Steigende Automatisierung und Autonomes Fahren benötigen hochzuverlässige Sensorsysteme mit hochperformanten Detektionsalgorithmen. Entwicklungen wie Deep-Learning haben hier wesentliche Verbesserungen bei der Qualität der Aussagen solcher Detektionssysteme gebracht. In jüngster Zeit treten jedoch die…

Die Anforderungen an die Verkehrsbetriebe in Bezug auf die Passagieranzahl und die erforderlichen Zuglängen, Taktfrequenzen und damit Abfertigungszeiten steigen kontinuierlich. Moderne Ansätze versuchen durch Komfortfunktionen mit einer entsprechenden Lenkung der Passagiere das Ein- und Aussteigen zu…

Verstärkt durch die Notwendigkeit der CO2 Reduktion und somit gesellschaftliche und politische Maßnahmen nimmt der Trend zur Bahnreise sowohl im Nahverkehr als auch Fernverkehr in Österreich und Europa immer stärker zu. Speziell bei der jungen Bevölkerung erlebt die Bahn einen richtigen Popularitätsanstieg.…

Die Fehlaussagen von Maschinellen Lernalgorithmen haben bereits zu katastrophalen Verkehrsunfällen und Toten sowie Schwerverletzten geführt. Die neuesten Erkenntnisse aus dem Bereich von Deep-Learning zeigen, dass man sich nicht einfach auf die Aussage von trainierten Netzen verlassen kann. Noch schlimmer…

Um Technologiesouveränität im Mobilitätssektor zu erlangen, sind Innovationen im Bereich der KI und insbesondere Datensätze wichtig, die auf die Bedürfnisse der EU zugeschnitten sind und den Datenschutzbestimmungen entsprechen. Für das autonome Fahren, der Weiterentwicklung von Fahrerassistenzsystemen…

Es soll ein deep-learning basierter Ansatz erforscht werden um mit Convolutional oder Spiking Neuronalen Netzen mit supervised und unsupervized learning Algorithmen auf Diskontinuitäten auf Lackoberflächen automatisch zu detektieren und zu klassifizieren.

Die Fehlaussagen von Maschinellen Lernalgorithmen haben bereits zu katastrophalen Verkehrsunfällen und Toten sowie Schwerverletzten geführt. Die neuesten Erkenntnisse aus dem Bereich von Deep-Learning zeigen, dass man sich nicht einfach auf die Aussage von trainierten Netzen verlassen kann. Noch schlimmer…