SEnsor-Fussion und Deep Learning für Radar-gestützte Intelligente Lastwagensicherheit - Teilprojekt: Modellierung
Projekt: Forschung
Projektbeteiligte
- Heger, Jens (Wissenschaftliche Projektleitung)
- Nurmatov, Bek-Myrza (Projektmitarbeiter*in)
Beschreibung
SEFLI entwickelt ein radar-basiertes System zur kontinuierlichen Überwachung der Umgebung geparkter Lkw. Durch den Einsatz von Deep Learning und Sensorfusion soll das System Sicherheitsbedrohungen, wie unbefugten Zugang zu Ladetüren, Kraftstofftanks und Reifen präzise erkennen und bewerten. Ziel ist es, Flottenbetreibern Echtzeitwarnungen und Risikobewertungen bereitzustellen, um präventive Maßnahmen gegen Diebstahl und Vandalismus zu ermöglichen bei gleichzeitiger Einhaltung geltender Datenschutzvorschriften der EU. Darüber hinaus leistet SEFLI einen Beitrag zur Weiterentwicklung auf den Feldern des maschinellen Lernens, insbesondere bei der Analyse von Radardaten, einschließlich Rauschreduzierung, Signalmehrdeutigkeit und Echtzeitverarbeitung.
Akronym | SEFLI |
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Status | Laufend |
Zeitraum | 01.01.25 → 31.12.26 |