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TRANSPORTATION INFORMATICS

Pre-Feasibiltiy Studie für die automatische Erfassung und Auswertung von Sensordaten zwecks Klassifizierung von Emotionen und Stress von Personen.

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Unterstützungsleistung zur Integration der Anwendung einer aus dem Projekt Lots abgeleiteten Methode für embedded Signalgruppen-Prediction. Diese beinhaltet vor allem die Unterstützung bei der Erstellung der Java-Klassen aus Matlab-Code und ressourcen- und performance-bezogene Optimierungen im Hinblick auf die Integration der Prediction auf einer Embedded - Plattform betreffend der mathematische Routinen.

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Feldtest und Integration des Rosit Moduls

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Anwendung einer aus dem Projekt Lots abgeleiteten Methode auf das Modul Term.

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Anwendung einer aus dem Projekt LOTS abgeleiteten Methode auf das Modul TERM.

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Verkehrsbezogene Emissionsprognose und Analyse mittels Cellular Neural Networks.

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Erforschung, Entwicklung und Implementierung von innovativen hybrid Strategien zum Outsourcen von IT Dienstleistungen zwischen Industrie- und Wirtschaftspartnern (IHSITOP) und dem akademischen Bereich zur Steigerung der Möglichkeiten von Praktika.

Implementation of the agreement Innovation hybrid strategy of IT-outsourcing partnership with enterprises (IHSITOP) with the Education, Audiovisual and Culture Executive Agency.

• Technische Fachhochschule Wildau
• Odessa National Polytechnic University, Ukraine
• Oburda University Budapest Hungary
• Kharkiv National University of Radioelectronics, Ukraine

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Gutachten Erstellung: Bluetooth basierte Erfassung

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Erbringung einer aus dem Projekt LOTS abgeleiteten Methode zur Korrektur eines Echtzeitimpulsstromes.

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Entwicklung von industriellen Mindestanforderungen für die Marktreife von verkehrstechnischen Modulen.
Erstellung eines diesbezüglichen Lasten- und Pflichtenheftes in Kooperation mit dem Projektpartnern.

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Weiterentwicklung der in der Vorstudie erbrachten Methodenansätze zur Konkretisierung eines Industrieprojektes.
Die hier konkretisierten Forschungsansätze für die Verkehrstechnik werden es ermöglichen ein Folgeprojekt zur Implementierung eine Industrieprototypen zu akquirieren.

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Entwicklung und Konzeption von Testmodellen für ein "flexible automotive Network Interface".
Betreuung von projektbezogenen Diplomarbeiten.

Flexible Automotive Network Inteface for Automotive Test Bed FANIT; F & E Projekt

• Kompetenzzentrum - Das virtuelle Fahrzeug - Forschungsgesellschaft mbH

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In den letzten Jahrzehnten hat der Verkehr speziell im urbanen Raum drastisch zugenommen. Um das gestiegene Verkehrsaufkommen entsprechend effizient bewältigen zu können (Staus vermeiden, Verkehr im Fluss halten), sind der Einsatz moderner Technologien und leistungsfähige Ansätze zur Steuerung des Verkehrsflusses unerlässlich.
Eine wesentliche Voraussetzung dafür ist die Sensorik, welche die adäquate Erfassung des aktuellen Verkehrszustandes ermittelt. Die Bewertung und Kontrolle von Zuverlässigkeit und Qualitätszustand der eingesetzten Sensorik, spielen dabei für alle modernen Verkehrsmanagementkonzepte (adaptive Systeme) eine herausragende Rolle. Überdies führt eine normalerweise unbemerkte und schleichende Verschlechterung der Sensordatenqualität zu einer entsprechenden Beeinträchtigung verkehrsabhängiger Steuerungen. Diesen entscheidenden Faktoren wird jedoch in der gegenwärtigen Verkehrsdatenerfassung und Verkehrssteuerung so gut wie nicht Rechnung getragen.
Im vorliegenden Projekt sollen nun systematisch Methoden und Algorithmen zur Beurteilung und
Beherrschung (Vorhersage, Rückschlüsse auf Störungsursachen) von Sensorunzulänglichkeiten entwickelt und auch aktiv an der Straße erprobt werden. Eine derartige Herangehensweise bildet die Grundvoraussetzung um auf hochdynamische Vorgänge (u.a. verursacht durch Unfälle, aber auch externe Einflüsse und Störungen) entsprechend reagieren zu können.
Basierend auf den Resultaten dieses Projektes könnte eine Entwicklung völlig neuartiger adaptiver
Verkehrsmanagementsysteme angestrebt werden.
Neben der Notwendigkeit des vorliegenden Projektansatzes aus verkehrstechnischer Sicht sind somit auch ein klarer ökonomischer Nutzen und ein wesentlicher Vorteil für die Umwelt gegeben.

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Die Studie beinhaltet eine Lokale Online-Simulation in Traffic Controllern, die durch mikroskopisch verwertbare Ergebnisse in Echtzeit eine Verbesserung der Wirklung von Steuerungsverfahren und eine Einsparung von Sensorik erwarten lässt.

• Dambach Werke AG
• Swarco AG
• Signalbau Huber Verkehrstechnik GmbH

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Komplexe Ereigniserkennung in beschränkten Ressourcensensorennetzwerk.

The SRSnet project focuses on the design of a smart resource-aware multi-sensor network capable of autnomously detecting and localizing various events such as screams, animal noise, tracks of persons and more complex human behaviors. Primarily audio and video sensors are deployed, however, additional sensors can be integrated in the network depending on the requirements of the application. Data from the sensors are analyzed individually at he network nodes but are also fused togehter to be able to detect complex events. We dynamically change the network configuration to reduce the energy consuption as well as adapt the network performance to the actual application`s requirements. This project extends extensive preliminary work of the project partners. We have identified collaborativ audio and video analysis, complex event detection and network reconfiguration as key research areas. The SRSnet will be demonstrated in an environmental case study at the Hohe Tauern National Park.

• Lakeside Labs GmbH

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Projekt im Rahmen der Programmlinie "FIT-IT Initiativen" des Programms "Forschung, Innovation und Technologie für Informationstechnologien".

Computer Visions Systeme und deren Anwendung für Fahrer Assistenz Systeme ADAS.

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Analyse erfasster Verkehrsdaten als erweiternde Betrachtung zum Projekt Studie Dambach Werke I.

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To develop a master programme in INTELLIGENT TRANSPORTATION SYSTEMS (ITS) at Syrian partner universities with appropriate laboratory components based on EU experience, standards and guidelines. This master's programme will be targeting newly graduated students at Syrian universites as well as professionals from transport authorities and companies. The new curriculum will be accredited and taught during the life time of the project. The curriculum will be supported with web-based application and admission system, new teaching styles and ICT skills for education and communication, including training for teachers, faculty staff and students.

• Linköping University, The Institute of Technology (LiTH)

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Das FEMtech Karrierewege Projekt „WOMAN“ (Wir Organisieren ein Mentoring-, Ausbildungs-, Networking- und Praxisprogramm für Technik-Studentinnen) soll mindestens 20 Studentinnen mit technischem Hintergrund aus Süd-Österreich den Einstieg ins Berufsleben sowohl durch eine fundierte fachliche Qualifizierung als auch durch eine intensive Betreuung und Persönlichkeitsbildung erleichtern und wichtige Zusatzqualifikationen ermöglichen.
Der Weg, den die insgesamt 20+ Studentinnen im Rahmen dieses Qualifizierungsprogramm gehen werden, wird sie über die Bewerbung und das Matching im Vorfeld über eine Welcome- bzw. Kick-off-Veranstaltung mitten hinein in die ersten Praxiserfahrungen in F&E-intensiven Unternehmen und das vielfältige Programm von Zusatzqualifikationen führen, welches weit über dasjenige eines herkömmlichen Ausbildungsangebots im Rahmen des Studiums hinausgeht. Praktika, intensive Betreuungsleistungen über die gesamte Laufzeit, eine aufschlussreiche Persönlichkeitsprofilanalyse, ein maßgeschneidertes Mentoring-Programm „Mentoring für erfolgsorientierte Technikerinnen aus den technikorientierten Hochschulen im Süden Österreichs“, Networking, Coaching, Vorträge, Seminare, Workshops und Kamingespräche bilden hier eine breite Palette von Qualifizierungsangeboten zur Vermittlung von relevanten Schlüsselqualifikationen, die einen echten Mehrwert für die Studentinnen bieten wird. Darüber hinaus werden die Studentinnen wertvolle Kontakte zu den Part-nerunternehmen sowie aufgrund ausgedehnter Netzwerke auch zu externen Organisationen sowie Unternehmen knüpfen können. Am Ende dieses Weges der Studentinnen durch dieses Programm werden die Studentinnen am Ziel des Projektes angelangt und optimal für ihren weiteren Weg in eine erfolgreiche Karriere in forschungs- sowie technologieintensiven Unternehmen vorbereitet sein.
Das Projektkonsortium wird von der Fachhochschule Kärnten und zwei Universitäten mit technischen Studienrichtungen – nämlich der Technischen Universität Graz und der Alpen-Adria Universität Klagenfurt - sowie vier forschungs- und technologieintensiven Unternehmen gebildet, wobei diese sich wiederum in die zwei Großunternehmen Infineon Technologies Austria und AMSC Windtec sowie die zwei Kleinunternehmen CISC Semiconductor und Technikon & WITEC untergliedern lassen. Alle Partnerorganisationen sind geographisch gesehen im Süden Österreichs angesiedelt und somit deckt das Projektkonsortium die technische Hochschullandschaft sowie technische Unternehmen unterschiedlicher Unternehmensgrößen sowohl im Forschungs- als auch Entwicklungsbereich im Süden Österreichs ab. Darüber hinaus bringen sowohl die Hochschulen als auch die industriellen Partnerunternehmen einen starken internationalen Bezug mit.

• FH Technikum Kärnten
• Technische Universität Graz
• Umweltbüro Klagenfurt
• Technikon Forschungs- und Planungsgesellschaft mbH
• Windtec
• Infineon Technologies

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Die Bilderkennung ist in diesem ersten Entwicklungsschritt als autarke Softwarekomponente, integrierbar in das Entwicklungssystem des Auftraggebers, zu entwickeln. Die Funktion besteht im Wesentlichen aus der Identifikation von Fahrzeugen, die mit der auf Dehnungssensoren basierenden Detektion des Bestandssystems korreliert werden sollen. Aus der Bilderkennung werden in der Folge für jeden erkanntem LKW die Achsen detektiert, die Geschwindigkeit bestimmt, sowie Achsabstände, Gesamtlänge und Klassikfikation geliefert werden.

• Petschacher Software und Projektentwicklung GmbH

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Diese Arbeit ist ein Teilprojekt des Forschungsprojektes "A Machine vision-based Context-aware Intelligent Driver Co-pilot (MIDCO)" der Forschungsgruppe Verkehrsinformatik an der Alpen-Adria Universität Klagenfurt. Das Hauptziel dieses Projektes ist die Entwicklung eines intelligenten Kopilotensystems, welches den Fahrzeuglenker während der Fahrt unterstützt. MIDCO wird nach seiner Fertigstellung ein umfassendes Fahrerassistenzsystem (ADAS) repräsentieren. Der praktische Teil der vorliegenden Arbeit widmet sich dem Design und der Entwicklung einer Simulations- und Testumgebung für kamerabasierte ADAS. Im theoretischen Teil werden zwei fundamentale Fragen im Kontext von kamerabasierten ADAS untersucht: (1) Ist es möglich, die extrinsischen Kameraparameter jeder Kamera eines bewegten Mehrfachkamerasystems automatisiert zu bestimmen, wenn die einzelnen Kamerablickfelder keine gemeinsamen Bereiche abdecken? (2) Wie kann die Distanz zu einem Objekt mit einer unkalibrierten Kamera durch Miteinbeziehung der Fahrzeuggeschwindigkeit gemessen werden? Die Studie beginnt mit einem Überblick über den derzeitigen Stand der Technik für unterschiedlichste ADAS. Diese werden auf Sensor- und Technologieebene miteinander verglichen. Kameras werden in naher Zukunft eine wichtige Rolle in der raum-zeitlichen Modellierung der Fahrzeugumgebung spielen, da die notwendigen Rechenkapazitäten im Fahrzeug verfügbar werden. Ein raum-zeitliches Modell der Fahrzeugumgebung ist eine Basisnotwendigkeit für ADAS, daher werden Konzepte zur Entfernungsmessung mit Kameras erarbeitet. Im praktisch/technischen Teil werden ein "car-like" Roboter, ein "virtual reality" Simulator und Kameramodule für das "object tracking", Hintergrundsegmentierung und Objekterkennung vorgestellt. Der theoretisch/wissenschaftliche Teil beschreibt die durchgeführten Untersuchungen und Vorgehensweisen. Die Arbeit schließt mit einer Zusammenfassung der erreichten Resultate. Der Anhang umfasst zwei weitere Publikationen im Bereich der intelligenten Fahrzeugtechnologie. Zusätzlich widmet sich ein Kapitel des Anhangs einem Antrag für ein Forschungsstipendium und widerspiegelt die weiterführende Forschungsrichtung in nächster Zukunft.

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Auftragsforschung Kapsch

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