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Themen für wissenschaftliche Arbeiten
Der Lehrstuhl ITS-Nachhaltige Transportlogistik 4.0. bietet Studierenden einen Pool an Themen für wissenschaftliche Arbeiten zur Verfügung. Sie können ür Bachelor-, Master- oder Diplomarbeiten bearbeitet werden.
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Masterarbeit: Generative Modeling for Transportation Data Apply generative modeling to predict mobility patterns based on various available transportation datasets and assess quality of simulated data in the field of transportation.
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Masterarbeit: Lane Change Prediction Die Spurwechselvorhersage ist ein wichtiger Punkt in der Vermeidung von Unfällen im Verkehr. Ziel dieser Arbeit ist es ein Framework zur Spurwechselvorhersage, basierend auf LIDAR, Kamera, IMU sowie GPS Daten, zu entwickeln und zu implementieren.
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Masterarbeit: Deep Learning Approach for Driver Monitoring Systems. Desing a novel model to predict driver's state in conditional automated driving (SAE Level 3) based on drivers face and body images and predict if driver's are prepared to take back the control of the vehicle in emergency situations.
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Masterarbeit: Denoising Images for Intelligent Transportation Systems Study the use of GANs to denoise images that are corrupt due to weather conditions (rain, snow, lightning).
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Masterarbeit: Driving Simulator Data Domain Adaptation Generalization of data collected through a driving simulator into real-world data by using domain adaptation approaches such as Generative Adversarial
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Network for adapt lane change
prediction, object detection or pedestrian movement classification. -
Masterarbeit: Pedestrian Intention Prediction Study of Transformers to determine the pedestrian's intention to cross the road at different time intervals.
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