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Automatisiertes Fahren – GUI zur visuellen Auswertung von Drohnendaten

Programmierwettbewerb by IAV GmbH: Entwickle Deine Lösung - online!

Moderne Fahrzeuge verfügen über zahlreiche Assistenzfunktionen, die das Fahren komfortabler und insbesondere auch sicherer machen. Sie reichen von Notbremsassistenten, Adaptive Cruise Control (ACC) oder Einparkhilfen bis hin zu höheren Automatisierungsstufen. IAV entwickelt diese für verschiedenste Automobilhersteller und stellt sicher, dass sie bestens funktionieren. Die Auswertung von Referenzdaten aus Drohnenaufnahmen, wie in diesem Anwendungsfall, kann hierzu einen wichtigen Beitrag liefern - und Du kannst Deine Skills einbringen!




{About}

Bei der Entwicklung von Fahrerassistenzsystemen und automatisierten Fahrfunktionen können Drohnen eingesetzt werden, um Fahrzeugtests effizient auszuwerten. Dies geschieht durch die Verarbeitung von Bild- und Videoaufnahmen bestimmter Testszenarien, beispielsweise bei Versuchen zum automatisierten Einparken. Aus den Bild- und Videoaufnahmen können Referenzdaten extrahiert werden, die die geometrischen Beziehungen wie Abstände und Orientierungen zwischen den an der Verkehrssituation beteiligten Objekten – insbesondere der Fahrzeuge – und der Infrastruktur wie beispielsweise Fahrbahnmarkierungen beinhalten. Diese Daten tragen dazu bei, die Performance von Fahrerassistenzfunktionen bewerten zu können.

Aufgabenstellung: Entwickelt werden soll ein Graphical User Interface (GUI), mit dessen Hilfe Drohnenaufnahmen von Fahrzeugen ausgewertet und Referenzdaten so aufbereitet werden, dass beispielsweise Abstände zwischen Fahrzeugen oder zu Fahrbahnmarkierungen sowie Geschwindigkeiten und Bewegungsprofile analysiert werden können. In der Praxis ist diese Anwendung für die Absicherung automatisierter Fahrfunktionen relevant.

{Input}

Zur Entwicklung einer entsprechenden Anwendung stellen wir folgende Inhalte zur Verfügung:

  • Bilddaten ausgewählter (einfacher, statischer) Verkehrssituationen
  • Metadaten zu den gegebenen Aufnahmen, wie Flughöhe der Kamera, Kameraeinstellung, etc. sowie die technische Beschreibung der verwendeten Kamera
  • Abmessungen der verwendeten Fahrzeuge sowie einer Markierung (weiße Linie), die auf den Bildern zu sehen ist

Um Deine Lösung zu entwerfen, stellen wir Dir einen Datensatz zur Verfügung.

{Output / Abgabe}

Was erwarten wir von der Anwendung?

1) Eine GUI mit deren Hilfe ein Nutzer Bilder (inkl. Metadaten) von Drohnenaufnahmen laden kann. Optional kann der Nutzer manuell noch Informationen zu dem Bild hinzufügen, die:

  • Die Metadaten erweitern, z.B. Wetterinformationen, allgemeine Kommentare, etc.
  • Für die Analyse von Abmessungen wertvolle Informationen liefern (z.B. die Abmessungen von auf dem Bild zu erkennenden Referenzobjekten wie Fahrbahnmarkierungen)

In der GUI sollte der Nutzer auch die Analyse und Berichterstellung starten können.
Optional können hierzu auch mehrere/unterschiedliche Aufnahmen nacheinander geladen werden.

2) Die Analyse der Aufnahmen könnte z.B. folgendes ermöglichen
a. Extraktion von Referenzdaten

  • Abstände zu anderen Fahrzeugen oder Fahrbahnmarkierungen (siehe Beispielbild)
  • Ausrichtung der Fahrzeuge zueinander (z.B. Winkel zwischen den Fahrzeugachsen)
  • bei Video: Geschwindigkeit (möglicherweise live im Bild anzeigen)

b. Detektion von Objekten

3) Das finale Ergebnis der durchgeführten Analyse sollte eine anschauliche Darstellung sein. Hier kannst Du kreativ werden:

  • Mindestens sollte eine Visualisierung in der GUI, in der für jede Szene das Bild mit extrahierten Referenzwerten und wichtigen Metadaten (Messkommentar, Umgebungsbedingungen, etc.) dargestellt wird, möglich sein. Abstände und Objektinformationen können beispielsweise direkt in das Bild/Video eingetragen werden (z.B. über Boundingboxen, Pfeile und Messwerte)
  • Optional kann z.B. ein Berichterzeugt werden, in welchem für jede Szene das Bild mit extrahierten Referenzwerten und wichtigen Metadaten (GPS, Messkommentar, Umgebungsbedingungen, etc.) dargestellt wird
Abbildung 1 - einfaches Beispiel für die Erkennung von Fahrzeugen und deren Orientierung mit Darstellung der Referenzmarkierung

{Bewertungskriterien}

Worauf achten wir bei der Bewertung Deiner Abgabe (außer den festen Bewertungskriterien) besonders?

  • In einer kurzen Dokumentation erklärst Du Deine Lösung und gibst einen Ausblick auf mögliche Erweiterungsmöglichkeiten und Optimierungen (auch bezogen auf den von uns zur Verfügung gestellten Input)
  • Die analysierten Referenzdaten (Abstände, etc.) sind plausibel
  • Übertragbarkeit: Lässt sich die Lösung auch für andere Verkehrsszenarien, die Dir nicht zur Verfügung standen, anwenden?
    Beispiel: ein Bild mit anderen Fahrzeugtypen und einer geänderten Ausrichtungen der Fahrzeuge zueinander
  • Setup: Ist die Einrichtung und der Betrieb der Anwendung einfach nachvollziehbar und durchführbar? (z.B. ausführbare Datei, Docker-Image, etc)

Wie bewerten wir?

{POST}

Jetzt Lösung abgeben

Wir führen diese Code Competition in Zusammenarbeit mit unserem Partner durch:

Win!

  1. Platz: 500 €
  2. Platz: 400 €
  3. Platz: 300 €

Facts

Partner

Zeitlicher Ablauf

Abgabetermin:
31. Mai 2020 - 23:59Uhr

Auswertung:
Juni 2020

Siegerehrung:
Juli 2020

Abgabe

Programmiersprachen:
Python wird priorisiert.
Als Form der Lösung ist erlaubt: Desktopanwendung, App, Webanwendung Die Verwendung von OpenSource Bibliotheken und Frameworks ist erlaubt und erwünscht. Das Arbeiten im Team ist ebenfalls erlaubt.

Help!

Du hast Fragen? Immer her damit!
 
Jan-Dirk
Tel.: +49 521 / 911 730 52
E-Mail: talente@it-talents.de

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Wenn Du an einer Lösung arbeitest, würden wir uns über einen kurzen Hinweis per Mail freuen, um die Ressourcen für die Auswertung bestmöglich abschätzen zu können und Dir schnell Feedback geben zu können. Danke!

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