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
Team
Patrick Frenzel (wiss. MA) | Daniel Matthes (wiss. MA) | Jannik Sobisch (Doktorand/wiss. MA) | Julian Ziegler (wiss. MA)
Arbeitsgruppe „Laboratory for Biosignal Processing"
Mitwirkende Studierende (Stand 04/2024): Simon Langner, Linda Vogel, Henrietta Estorff, Paula Schlegel, Nico Tietze, Paul Jürgens, Michael Francisco Bäumler, Toni Volker Schoechert
Prof. Dr.-Ing. Mirco Fuchs
Professur Computer Vision und Maschinelles Lernen
Institut
EBIT | Institut für Elektronik und Biomedizinische Informationstechnik
Telefon: +49 (0)341 3076 3104
E-Mail: mirco(dot)fuchs(at)htwk-leipzig.de
Projekte
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