Forschungsbereich | Computer Vision und Maschinelles Lernen
Forschungs- & Entwicklungsschwerpunkte
- kamerabasierte Datenerfassung und automatische Analysen in sportwissenschaftlichen Anwendungen
- kamerabasierte Erfassung von Vitalparametern und Gesundheitsdaten
- Bestimmung von Vitalparametern anhand physiologischen Signale mithilfe maschineller Lernverfahren
- automatische kamerabasierte Erfassung von Parametern in Arbeitsprozessen
Kontakt
Prof. Dr.-Ing. Mirco Fuchs
Professur Computer Vision und Maschinelles Lernen
Institut
EBIT | Institut für Elektronik und Biomedizinische Informationstechnik
Forschungsprofile
Robotics, Control & AI
Sensors & Signals
Telefon: +49 (0)341 3076 3104
E-Mail: mirco(dot)fuchs(at)htwk-leipzig.de
Team
- Patrick Frenzel (wiss. MA)
- Daniel Matthes (wiss. MA)
- Jannik Sobisch (Doktorand/wiss. MA)
- Julian Ziegler (wiss. MA)
Arbeitsgruppe und mitwirkende Studierende: „Laboratory for Biosignal Processing"
Projekte
rowAIng kinematics
Videobasierte automatisierte Analyse von Teilkörperbewegungen im Rudern
Zentrale Idee des Vorhabens ist die Entwicklung von Algorithmen zur computergestützten Bewertung der Technikausführung im Rudersport auf Basis von Videodaten. Dadurch soll die bislang auf Sensordaten und visueller Beurteilung beruhende Technikanalyse um eine quantitative Bewertung erweitert werden, die den Einfluss von Teilkörperbewegungen auf Bootsbeschleunigung und -geschwindigkeit erfasst.
Förderung: Bundesinstitut für Sportwissenschaft (BISp)
Projektpartner: Deutscher Ruderverband e.V. (DRV), Institut für Forschung und Entwicklung von Sportgeräten (FES)
Projektlaufzeit: 01/2026 – 12/2027
video KIte
Entwicklung und Evaluierung von Algorithmen zur Bestimmung von Kite-Eigenschaften im Kite-Surfen
Zentrale Idee des Vorhabens ist die Entwicklung von Algorithmen zur computergestützten Bewertung des Kite-Handlings auf Basis von Videodaten, die mit einer am Helm des Athleten befestigten 360°-Kamera aufgezeichnet werden. Dadurch soll erstmals eine kontinuierliche Auswertung kompletter Trainingseinheiten im Kite-Surfen ermöglicht werden.
Förderung: Bundesinstitut für Sportwissenschaft (BISp)
Projektpartner: Deutscher Segler-Verband e.V. (DSeV), Olympiastützpunkt Hamburg Schleswig-Holstein (OSP HH-SH)
Projektlaufzeit: 01/2026 – 12/2026
cAInoe talents
Software zur automatischen Bewertung der Fahrtechnik im Rahmen bundeseinheitlicher Landeskadertests im Kanu-Rennsport
Das Vorhaben baut auf der bereits entwickelten Software zur automatisierten, videobasierten Technikanalyse im Spitzensportbereich auf, die im Rahmen des vom BISp geförderten Anwendungsprojekts KInematikKanu entstanden ist. Im Rahmen dieses Projekts wird diese Lösung auf den Anwendungsbereich des bundeseinheitlichen Landeskadertests adaptiert.
Förderung: Bundesinstitut für Sportwissenschaft (BISp)
Projektpartner: Deutscher Kanu-Verband e.V., Institut für Angewandte Trainingswissenschaften Leipzig
Projektlaufzeit: 04/2024 – 12/2024
TimberWallDesAIgn
Ressourceneffizienter Holzbau mittels automatisiert herstellbarer, monomaterieller Wandelemente auf Basis einer durchgängig digitalen Planungs- und Fertigungsmethodik
Das vorliegende Forschungsprojekt behandelt innovativen, ressourceneffizienten Holzbau in Form von automatisiert herstellbaren, monomateriellen Wandelementen.
Förderung: Bundesministerium für Wirtschaft und Klimaschutz(BMWK)
Projektpartner: Hüls Ingenieure GmbH, RAIMUND BECK GmbH, NT GmbH, Brüninghoff GmbH, SFK Planungsgesellschaft, Holzbau Kompetenz Sachsen
Projektlaufzeit: 03/2024 – 07/2026
canoe rAIce
Videobasierte automatisierte Ad-hoc-Wettkampfanalyse im Kanu-Rennsport
Die mit dem Projekt verbundenen neuen Analysetechniken sollen zukünftig in internationalen Wettbewerben zum Einsatz kommen und einen Beitrag zur Vergrößerung der Chancen auf Bestplatzierungen für deutsche Athletinnen und Athleten in den Disziplinen Kajak und Canadier in Einzel- und Mannschaftsbooten leisten.
Förderung: Bundesinstitut für Sportwissenschaft (BISp)
Projektpartner: Deutscher Kanu-Verband e.V., Institut für Angewandte Trainingswissenschaften Leipzig
Projektlaufzeit: 01/2023 – 12/2024
KInematikKanu
Mit Methoden der künstlichen Intelligenz Trainings- und Analysemethoden im Spitzensport verbessern
Ziel ist es, die individuellen Potenziale von Athletinnen und Athleten zur optimalen Technikausübung bestmöglich auszuschöpfen. Dazu werden im Freiwasser Videoaufzeichnungen aus einem mitfahrenden Motorboot im 90°-Winkel zur Sportlerin bzw. zum Sportler angefertigt und anschließend eine Technikanalyse definierter kinematischer Parameter (Abstände, Winkel) vorgenommen.
Förderung: Bundesinstitut für Sportwissenschaft (BISp)
Projektpartner: Deutscher Kanu-Verband e.V., Institut für Angewandte Trainingswissenschaften Leipzig
Projektlaufzeit: 04/2021 – 03/2023
Live-Feedback
Hochleistungstraining im Spitzensport durch visuelle Rückkopplung des Trainings optimieren
Ziel ist es, die individuellen Potenziale von Athletinnen und Athleten zur optimalen Technikausübung bestmöglich auszuschöpfen. Das gelingt vor allem im Hochleistungstraining am effektivsten mit Hilfe eines Techniktrainings mit Sofortfeedback. Dabei erhalten Sportlerinnen synchron zu ihrer Bewegungsausführung eine visuelle Rückkopplung.
Förderung: Bundesinstitut für Sportwissenschaft (BISp)
Projektpartner: Deutscher Kanu-Verband e.V., Institut für Angewandte Trainingswissenschaften Leipzig, Olympiastützpunkt Brandenburg
Projektlaufzeit: 01/2022 – 12/2022
Handwerk-Prozess
Entwicklung KI-basierter Algorithmen zur Automatisierung von Arbeitsprozessanalysen im Handwerk anhand von Videodaten
Das Verbundprojekt „WIR! InnoHandwerk - Analyse und Optimierung handwerklicher Fertigungsprozesse im Bäckerhandwerk“ konzeptioniert, realisiert und erprobt auf Basis von am Markt verfügbarer Technik ein Dienstleistungskonzept für eine wirtschaftlich vielversprechende Prozessoptimierung im Handwerk.
Förderung: Bundesministerium für Bildung und Forschung | WIR!
Projektpartner: CONOSCOPE GmbH, Universität Leipzig, SEPT Kompetenzzentrum
Projektlaufzeit: 01/2021 – 06/2022
