THESIS (MASTER) ALGORITHM DEVELOPMENT FOR IN-FIELD SHARPNESS MEASUREMENT USING TRAFFIC SIGNS - #1119760

Fraunhofer IVI


Datum: vor 2 Wochen
Stadt: Ingolstadt, Bayern
Vertragstyp: Ganztags

THESIS (MASTER) ALGORITHM DEVELOPMENT FOR IN-FIELD SHARPNESS MEASUREMENT USING TRAFFIC SIGNS

The Fraunhofer-Gesellschaft (www.fraunhofer.com) currently operates 76 institutes and research institutions throughout Germany and is the world’s leading applied research organization. Around 30 800 employees work with an annual research budget of 3.0 billion euros.

At the Fraunhofer Application Center »Connected Mobility and Infrastructure«, we investigate and
develop concepts to design the mobility of the future in a safer, more efficient and resource-saving way.
We are dedicated to current research questions on automated and cooperative driving and combine a wide
range of competencies in the fields of sensor technology, communication and artificial intelligence. In the
process, we use synergies with local industry and work closely with the city of Ingolstadt and its partners.

What you will do

For our current research projects, we are looking for motivated students who would like to write their
final thesis in the field of machine learning / computer vision. The primary goal of this master’s thesis is to
develop an algorithm that can accurately and efficiently evaluate the sharpness of images captured by
automotive cameras, with focus on traffic signs. Given the increasing reliance on car cameras for
applications ranging from autonomous driving to traffic surveillance, ensuring optimal image clarity is
crucial. Traffic signs, with their standardized design and critical importance for navigation, are ideal
reference points for this process.

What you bring to the table

– enrolled in one of the following or related fields of study: Data Science, Electrical and Information
Engineering, Physics, Aeronautical and Automotive Engineering, Computer Science, Mathematics or
Mechanical Engineering
– strong background in machine learning, deep learning and / or computer vision
– good programming skills in Python (and C++)
– basic knowledge of optics including concepts like PSF, MTF, sharpness, aberrations etc.
– motivation and ability to work in a team
– initiative and creativity

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