• SFB 1574 Kreislauffabrik (DFG), 04.2024 - 12.2027
• KiKIT (HFG), 01.2023 - 12.2025
• KATE (MWK), 10.2022 - 03.2027
• JuBot (Carl-Zeiss-Stiftung), 04.2021 - 03.2026
• SMART AGE (Carl-Zeiss-Stiftung), 04.2021 - 03.2026
• HiDSS4Health (HFG), 01.2019 - 12.2025

 

• AccessibleMaps (BMAS), 08.2019 - 01.2023
• CC King (MWAT BW), 08.2020 - 12.2022
• ESKIMO (BMBF), 04.2020 - 06.2022
• SFB 884 Political Economy of Reforms (DFG), 01.2018 - 06.2022
• PLUMCOT (DFG), 03.2017 - 02.2020
• PAKoS (BMBF), 01.2017 - 12.2019
• TERRAIN (BMBF), 07.2016 - 06.2019
• PERFORMANCE (BMBF), 05.2016 - 04.2019
• KonsensOP (BMBF), 03.2015 - 12.2018
• Text-to-Video Alignment (DFG), 05.2014 - 04.2017
• AVVIS (BMBF), 02.2014 - 01.2017
• SPHERE (BMBF), 01.2014 - 12.2016
• AKTIV (BW-Stiftung), 01.2014 - 12.2016
• MisPel (BMBF), 01.2012 - 04.2015
• Quaero (OSEO), 2008 - 12.2013
• VIPSAFE (BMBF) 02.2010 - 02.2013
• PaGeVi (BMBF) 10.2010 - 09.2012
• SFB 588 (DFG), 07.2001 - 06.2012

The vision of the Collaborative Research Center 'Circular Factory for the Perpetual Product' is to enable integrated linear and circular production on an industrial scale. This is intended to transfer used products into current product generations in order to come closer to the vision of the eternal product. In order to research the unknown processes and mechanisms, the Collaborative Research Center deals with scientific issues from the fields of production technology, product development and materials technology, ergonomics, robotics, computer science and knowledge modeling.
It is funded by the German DFG.

Duration:
01.04.2024 - 31.12.2027

Internal Partners:

In this research project novel generic methods in the areas of algorithm- and software engineering, data analysis, and systems are conceived.
We focus on developing training strategies in the context of machine learning methods, which form the core of modern Artificial Intelligence, to be able to handle heterogeneous training signals for more efficient learning.
We aim in particular at making Deep Learning techniques more data-efficient and lessen the need for large amounts of training data, allowing for training these data-hungry models with weaker and thereby cheaper supervision signals as well as enabling knowledge transfer between different tasks.

Funded by the Helmholtz Association

Duration: 01.01.2023 - 31.12.2025

Link: https://www.kikit.kit.edu/index.php

The Cooperative Graduate School Accessibility through AI-based Assistive Technology (KATE) is a new cooperative and interdisciplinary graduate school between the Karlsruhe Institute of Technology (KIT) and the Hochschule Karlsruhe (HKA).

The goal of the doctoral program is to improve the autonomy and participation of persons with special needs through the use of assistance systems based on artificial intelligence (AI). Three topics will be addressed in the doctoral program: (i) AI-based methods for text, audio, and multimedia document processing, (ii) AI methods for interactive training and assistance systems, and (iii) investigation of the consequences and ethical, legal, social, and societal implications of AI systems for people with disabilities

Project duration:
01.10.2022 - 31.03.2027

Das Projekt wird gefördert vom Ministerium für Wirtschaft, Arbeit und Tourismus des Landes Baden-Württemberg

https://www.ki-engineering.eu

Projektlaufzeit:
17.08.2020 - 31.12.2022

Federführendes Institut am KIT:
TECO

Externe Partner:
Fraunhofer Institute of Optronics, System Technologies and Image Exploitation IOSB
FZI Research Center for Information Technology

Das Projekt SMART AGE (Smartes Altern im kommunalen Kontaxt: Untersuchung intelligenter Formen von Selbstregulation und Ko-Regulation unter Realbedingungen) wird durch die Carl-Zeiss-Stiftung gefördert.

Es wird untersucht, wie mit Hilfe von intelligenten Apps und Webplattformen und unter Einbeziehung von Assistenzsystemen wie beispielsweise einem Exosuit die Lebensqualität von Menschen in höherem Lebensalter verbessert werden kann. 
Hierbei werden insbesondere die Aspekte soziale Einbindung, Gesundheit und Wohlbefinden in den Blick genommen. Im Rahmen des Projekts wird die Bedienbarkeit und Nutzerakzeptanz der Apps und Plattformen untersucht sowie Daten gesammelt und ausgewertet. Durchgeführt wird die Studie in zwei Kommunen in Heidelberg und Mannheim.

Projektlaufzeit:
01.04.2021 - 31.03.2026

Geförderte Institution:
Universität Heidelberg

Partner:
KIT
Universität Heidelberg
Universität Mannheim
Universität Frankfurt
ESB Univrsität
Universität Tübingen

Das Projekt JuBot (Jung Bleiben mit Robotern): Vielseitige Assistenzrobotik für die Alltagsbewältigung wird durch die Carl-Zeiss-Stiftung gefördert.

In diesem Projekt werden zwei menschzentrierte Robotik-Lösungen verfolgt, die mit Hilfe von künstlicher Intelligenz ältere Menschen bei der Alltagsbewältigung unterstützen sollen. Zum einen entwickelt das KIT eine neue Generation der ARMAR-Roboter. Diese humanoiden Assistenzroboter können Aufgaben im Haushalt verrichten, mit natürlicher Sprache interagieren, selbstständig Situationen bewerten, vom Menschen lernen, seine Absichten erkennen und an seine individuellen Bedürfnisse anpassen. Sie werden in einer Pflegeeinrichtung getestet. Zum anderen wird an der Entwicklung von anziehbaren Robotern in Form von Exoskeletten mit neuartigen, nicht-invasiven Schnittstellen zum menschlichen Körper geforscht. Diese sollen die persönliche Mobilität fördern, personalisiertes Training ermöglichen und die motorischen Fähigkeiten stärken.

Projektlaufzeit:
01.04.2021 - 31.03.2026

Federführendes Institut am KIT:
Prof. Asfour - Hochperformante Humanoide Technologien (H²T)

Das Projekt ESKIMO wird durch das Bundeministerium für Bildung und Forschung (BMBF)  gefördert.

Es hat zum Ziel, Methoden der Künstlichen Intelligenz zur signifikanten Erhöhung des
Digitalisierungsgrades der Bauausführung anzuwenden, somit die Effizienz und die Transparenz der
Bauprozesse zu steigern und letztendlich zur Lösung der gesellschaftlichen und sozialen Brennpunkte um
bezahlbaren Wohnraum nachhaltig beizutragen.
Intelligente Systeme zur Optimierung der Bauabläufe ermöglichen moderne kollaborative Baumethoden wie
die vernetzte Baustelle, Just-In-Time-Lieferungen oder Lean Construction, die es erfordern, dass Daten
über den aktuellen Zustand der Baustelle jederzeit digital verfügbar sind.
So sollen in ESKIMO in den Bereichen der intelligenten technischen und kaufmännischen
Qualitätssicherung regelmäßig automatisiert der Baustand ermittelt, optische Baumängel detektiert, in
Rechnung gestellte Leistungen geprüft, Key Performance Indikators berechnet und Soll-Ist-Abweichungen
(Anomalien) aufgedeckt werden. Für den Bereich der intelligenten Logistik werden (Zwischen-)Lager,
Maschinen und Material zur effizienten Organisation automatisch erkannt und deren Füllstände bzw.
Verfügbarkeit automatisch überprüft.
Um diese Innovationen zu ermöglichen, setzt ESKIMO auf Künstliche Intelligenz: In Kooperation zwischen
Forschungsinstituten und Technologiepartnern aus dem kleinen und mittelständischen Bereich überführt
ESKIMO die vielversprechenden Fortschritte aktueller KI-Forschung in die Praxis. Die genannten
Projektziele fußen auf der Umsetzung der KI-Basistechnologien adaptive Objekterkennung,
merkmalsbasierter Abgleich von 2D-Bildaufnahmen mit einem 3D-Modell und Echtzeit-Indoor-
Positionsermittlung basierend auf Inertialsensorik und gelernten Bewegungs-/Schrittmodellen, die erst im
sinnvollen Zusammenspiel zu den angestrebten Lösungen integriert werden können.
Der dedizierte Fokus von ESKIMO auf mobile Endgeräte erhöht die Flexibilität der Lösungen und
ermöglicht den selbstbestimmten Einsatz durch die Baustellenmitarbeiter.

Projektlaufzeit:
01.04.2020 - 30.06.2022

Partner:
Open Experience GmbH, Karlsruhe
PMG Projektraum Management GmbH, München
Actimage GmbH, Kehl
Frankfurt Economics AG, Homburg von der Höhe
Fraunhofer IOSB, Karlsruhe
Hochschule Darmstadt, Darmstadt
Bauunternehmung Karl, Gemünden
GmbH&Co.KG., Darmstadt
Ed. Züblin AG, Stuttgart
Technische Universität Darmstadt, Darmstadt
Implenia Hochbau GmbH, Karlsruhe

Das Projekt AccessibleMaps - Barrierefreie Karten zur Verbesserung der Mobiliät im Beruf wird vom Bundesministerium für Arbeit und Soziales (BMAS) gefördert.

Das Ziel des Projektes ist es, die räumliche Mobilität von Menschen mit Blindheit oder Mobilitätseinschränkung im beruflichen Kontext zu verbessern und damit die gleichberechtigte Teilhabe am Arbeitsleben sowie in der beruflichen Aus- und Weiterbildung zu ermöglichen. Eine essentielle Voraussetzung für eine bessere Navigation, für einen Überblick und für die Sicherheit sind digitale Karten von Gebäuden, die zudem Informationen über deren Barrierefreiheit enthalten. Bisher ist die Erstellung barrierefreier Gebäudekarten nur mit erheblichem manuellem Aufwand möglich. Dieses Problem wird im Projekt AccessibleMaps adressiert.

Projektlaufzeit:
01.09.2019 - 31.08.2022

Partner:
TU Dresden

The goal of this project funded by the HFG is to investigate state of the art machine learning methods in order to automatically generate clinically meaningful image descriptions (medical reports) for radiological CT images. The resulting model shall be able to describe radiological findings, eg. lesions in an image, their location and descriptive relevant attributes, such as they are usually used by doctors in medical reports.

Partners:
KIT
DKFZ - German Cancer Research Centre
University of Heidelberg

Das Projekt SFB 884: Politische Ökonomie von Reformen wird durch die Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG )  - Projektnummer 139943784–SFB 884 - gefördert.

Das Teilprojekt Politische Aufmerksamkeit und die Substanz parlamentarischer Reform (C07*) verwendet Techniken der automatischen Gesichtsdetektion und -erkennung zur Analyse parlamentarischer Videoaufzeichnungen. Auf diese Weise kann die gesetzesspezifische Anwesenheit der Abgeordneten erhoben werden, die im Projekt als Maß für die Bedeutung verwendet wird, welche politische Akteure Gesetzesentwürfen beimessen. Das Maß wird verwendet um zu untersuchen, wie stark Bedeutungswahrnehmungen parlamentarische Verhandlungsprozesse strukturieren und somit die Substanz von Reformgesetzgebung. Für die empirische Anwendung analysieren wir den Landtag Baden-Württemberg in drei Legislaturperioden seit 2006. Informationen zur Datenverarbeitung.

Projektlaufzeit:
01.01.18 - 30.06.22

Teilprojekt-Partner:
Universität Mannheim

Das Projekt PLUMCOT (Unüberwachte Multimodale Personenerkennung in TV Serien und Spielfilmen) wird durch die Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG)  gefördert.

Automatische Schauspieler-Identifikation in Multimediadaten ist ein umfangreiches und herausforderndes Problem. Personen-Identitäten können als Basis und Baustein für viele weitergehende Video-Analyse-Aufgaben dienen, z.B. semantisches Indizieren, Suche und Video-Zusammenfassungen.Das Ziel dieses Projekts ist es, Audio- und Video-Information zu nutzen um Schauspieler automatisch in TV-Serien und Filmen zu identifizieren, ohne dafür manuelle Annotationen zum Trainieren von Gesichts-/Sprachmodellen zu benötigen. Ein vollautomatischer Ansatz ist insbesondere von Vorteil, wenn man die große Menge an vorhandenen Multimediadaten betrachtet. Audio und Video stellen zur Personen-Identifizierung komplementäre Informationen bereit, und erlauben durch gemeinsame Betrachtung eine bessere Identifizierung als durch jeweils eine der beiden Modalitäten allein.Wir werden uns insbesondere mit den folgenden Forschungsfragen beschäftigen: unüberwachtes Clustering von abwechselnden Sprechern (speaker diarization) und Gesichtstracks um ähnliche Daten der gleichen Person ohne manuelle Information zu gruppieren; unüberwachte Identifikation durch Propagieren von automatisch generierten Labels aus verschiedenen Informationsquellen (z.B. Untertitel und Drehbücher); und multimodale Fusion von akustischen, visuellen und textuellen Merkmalen auf verschiedenen Ebenen der Identifikations-Pipeline.Obwohl viele generische Ansätze zu unüberwachtem Clustering existieren, sind diese nicht an heterogene audio-visuelle Daten (Gesichtstracks und abwechselnde Sprecher) aus TV-Serien und Filmen angepasst. Wir über-clustern daher zunächst die Daten, um sicherzustellen, dass die Cluster möglichst homogen bleiben, bevor wir den Clustern Namen zuweisen. Wir erwarten, dass ein multimodales Clustering durch die Ausnutzung beider Modalitäten deutlich bessere Ergebnisse erzielt. Gleichzeitig können wir domänenspezifische Elemente ausnutzen.Das Ziel von unüberwachter Identifikation ist dann ein vollautomatisches Zuweisen von Namen zu Clustern, nur durch Ausnutzung von Informationen, die schon in der Sprache oder im Video vorhanden sind. In Filmen werden Namen von Charakteren typischerweise eingeführt und regelmäßig genannt. Wir werden Adressat-Empfänger-Beziehungen sowohl in der Sprache als auch im Video (z.B. durch Bestimmung der Kopfdrehung/Aufmerksamkeit) bestimmen. Durch die im entsprechenden Dialog enthaltenen Namen können wir Identitäten zu einigen Clustern zuweisen, diskriminative Modelle lernen und darüber schließlich alle Cluster identifizieren.Für die Evaluation werden wir einen existierenden Korpus von drei TV-Serien (49 Episoden) und einer Film-Serien (8 Filme) erweitern und annotieren. Diese Daten decken verschiedenen Filmstile, Erzählweisen und Herausforderungen sowohl für Audio als auch Video ab. Wir werden die verschiedenen Schritte dieses Projekts auf diesem Korpus evaluieren, und die Annotationen für andere Forscher auf diesem Gebiet öffentlich verfügbar machen.

Projektlaufzeit:
01.03.17 - 29.02.2020

Partner:
LIMSI, Frankreich
 

Das Projekt PAKoS (Personalisierte, adaptive kooperative Systeme für automatisierte Fahrzeuge) wird durch das Bundeministerium für Bildung und Forschung (BMBF)  gefördert.

Ziel im Projekt PAKoS ist ein Adaptionskonzept für die Fahrzeugautomatisierung. Dazu wird aus der Beobachtung des Fahrzeuginnenraums der Fahrerzustand identifiziert und mit einem personalisierten Nutzerprofil kombiniert, um das aktuelle Leistungsvermögen des Fahrers zu beurteilen. Darauf basierend wird die Automatisierung im Fahrzeug personalisiert und angepasst. Das Nutzerprofil ist auf verschiedene Fahrzeuge übertragbar, die Datenhoheit bleibt jedoch immer beim Nutzer. Des Weiteren sollen Informationen und Handlungsanweisungen zwischen Fahrer und Fahrzeug als Kooperationspartner über verschiedene Kanäle ausgetauscht werden, um die Übergabe der Fahrzeugkontrolle optimal zu unterstützen.

Informationen zum Projektabschluss

Projektlaufzeit:
01.01.17 - 31.12.19

Interne Partner:
Institut für Regelungs- und Steuersysteme

Externe Partner:
Sondervermögen Großforschung beim Karlsruher Institut für Technologie (KIT), Karlsruhe
Technische Universität München
Fraunhofer-Institut für Optronik, Systemtechnik und Bildauswertung (IOSB), Karlsruhe
Robert Bosch GmbH, Gerlingen-Schillerhöhe
Bayerische Motoren Werke AG, München
Spiegel Institut Mannheim GmbH & Co. KG, Mannheim
Videmo Intelligente Videoanalyse GmbH & Co. KG, Karlsruhe
mVISE AG, Düsseldorf
FZI Forschungszentrum Informatik am Karlsruher Institut für Technologie, Karlsruhe
b.i.g. security, Karlsruhe

Das Projekt TERRAIN (Selbständige Mobilität blinder und sehbehinderter Menschen im urbanen Raum durch audio-taktile Navigation) wird durch das Bundeministerium für Bildung und Forschung (BMBF) gefördert.

Ziel des Verbundprojekts TERRAIN ist die Generierung von „Ermöglichungsstrukturen“, die auf die Bedürfnisse und Belange von blinden und sehbehinderten Menschen bei der Orientierung im urbanen Raum abzielen. TERRAIN entwickelt dabei ein intelligentes Unterstützungs- und Leitsystem zur Orientierung und Navigation und stärkt die Freizügigkeit, Unabhängigkeit sowie die Begegnungsmöglichkeiten und damit die soziale Teilhabe. Hierzu werden Risiken im Kontext von Desorientierung und Zurechtfinden, aber besonders in Bezug auf gefährliche Barrieren (wie z.B. Straßenverkehr und Hindernisse in Brust-­ oder Kopfhöhe) signifikant gemindert. Bei alledem werden die Progredienz und die individuellen Ausprägungen der Erkrankung hinsichtlich der erforderlichen Adaption und Systemdurchlässigkeit bei der Technikentwicklung berücksichtigt.

Ziel des Teilvorhabens des KIT (Forschungsgruppe Stiefelhagen cv:hci und Studienzentrum für Sehgeschädigte) ist die Entwicklung und Verbesserung von Bildverarbeitungskomponenten für die dynamische Umfelderfassung der im Projekt anvisierten umfassenden Mobilitätsunterstützung. Im Projekt werden Lösungen zur Hinderniserkennung, Erkennung von Ampeln und Fußgängerübergängen, Landmarken und Objekten entwickelt. Gleichzeitig wird ein barrierefreies Bedienkonzept für die Gestaltung der Benutzerschnittstelle erstellt, indem unter anderem verschiedene audio-haptische Ausgabevarianten für die Darstellung reichhaltiger Information über die Umgebung untersucht wird. Die im Rahmen des Teilvorhabens entwickelten Verfahren sowie das Bedienkonzept werden in einer Smartphone-Applikation auf iOS-Basis mit Smartwatch-Anbindung und audio-taktiler Ausgabe integriert.

Projektlaufzeit:
01.07.2016 - 30.06.2019

Interne Partner:
ITAS

Externe Partner:
iXpoint Informationssysteme GmbH
F.H. Papenmeier GmbH & Co. KG

Das Projekt PERFORMANCE (Kooperative Systemplattform für Videoupload, Bewertung, teilautomatisierte Analyse und Archivierung) wird durch das Bundeministerium für Bildung und Forschung (BMBF) gefördert.

Ziel des Verbundprojekts PERFORMANCE ist es, dem drohenden Vertrauensverlust in die Arbeit behördlicher Ermittler vorzubeugen. Hierzu sollen Geschäftsmodelle erforscht werden, welche es erlauben, bei Bedarf privatwirtschaftliche Ressourcen für die Bild- und Videoanalyse einzusetzen, um die Ermittlungsarbeit zu beschleunigen. Dabei sollen rechtliche und soziale Rahmenbedingungen bei der Entwicklung entsprechender technisch-organisatorischer Umsetzungsmodelle eingehalten werden. Zur Evaluierung der Geschäftsmodelle soll eine kooperative Systemplattform für Video-Upload, Bewertung, teilautomatisierte Analyse und Archivierung realisiert werden. Das erste Projektziel besteht folglich darin, eine skalierbare Fähigkeit zur zeitnahen forensischen Analyse von Bild- und Video-Massendaten für behördliche Ermittler aufzubauen. Diese soll die bereits in Teilen vorhandenen technischen Lösungen für die teilautomatische Analyse von Bild- und Videodaten integrieren.

Ziel des Teilvorhabens des KIT ist die Entwicklung und Bereitstellung neuer Verfahren für die Personenwiedererkennung im Projekt PERFORMANCE. Hierbei sollen einerseits Verfahren entwickelt werden, welche eine Suchanfrage mittels bestimmter Personen-Attribute, wie Größe, Geschlecht, Ethnizität, Haar- oder Kleidungstil bzw. -farbe, ermöglichen. Andererseits sollen auch Verfahren untersucht werden, mit denen Suchanfragen mittels Beispielbildern von Personen unterstützt werden können. Die im Rahmen des Teilvorhabens entwickelten Verfahren werden in im Hinblick auf einen Einsatz auf realen Anwendungsdaten evaluiert und in den Demonstrator des Gesamtprojektes integriert.

Projektlaufzeit:
01.05.2016 - 30.04.2019

Externe Partner:
Fraunhofer IOSB
Digivod GmbH
Sopra Steria GmbH
Hochschule Fresenius für Management, Wirtschaft und Medien GmbH
Universität Kassel
Videmo Intelligente Videoanalyse GmbH & Co. KG
Polizeipräsidium Einsatz, Karlsruhe
LKA Baden-Württemberg
Bundeskriminalamt, BKA
LKA Bayern
Polizei Hamburg
LKA Niedersachsen

Das Projekt KonsensOp wird durch das Bundeministerium für Bildung und Forschung (BMBF) gefördert.

Operationen sind sowohl für Patientinnen und Patienten als auch für das Operationsteam sehr beanspruchend. Die Operationsdauer ist möglichst kurz zu halten und die Arbeitsabläufe sind so auszulegen, dass Komplikationen entgegengewirkt wird. Für ausgewählte Arbeitsabschnitte bieten Assistenzsysteme bereits heute eine Anleitung. Die Bedienung der Geräte belastet das Operationsteam jedoch parallel zur eigentlichen Aufgabe.

Im Projekt soll eine technische Assistenz für einen „aufmerksamen Operationssaal“ entwickelt werden, die – abhängig vom Stand des Arbeitsablaufs sowie vom Zustand der Mitglieder des Operationsteams – gezielt unterstützt. Dazu wird das OP-Team unter Beachtung datenschutzrechtlicher Aspekte multisensorisch erfasst (Video- und Vitalsensoren, chirurgisches Instrument mit integrierten Druck- und Inertialsensoren). Die aus den Daten gewonnenen Informationen umfassen u. a. die Position der Personen, deren Körperhaltung und Gesten bis hin zu ihren Blicken und der Bewegung von OP-Instrumenten. Hieraus können Rückschlüsse auf Belastung, Stress und Emotionen gezogen werden. Zudem wird der aktuelle Stand der Operation ermittelt und mit einer formalen Beschreibung des Arbeitsablaufs abgeglichen. Durch eine gesten- und blickbasierte Interaktion kann sich das Assistenzsystem in die natürliche Kommunikation des Teams integrieren und die Arbeitsabläufe im OP durch Aufzeigen von Handlungsoptionen optimieren. Das Projekt schafft die Grundlagen für künftige Unterstützungssysteme, die Operationen formalisierbar, modellierbar, planbar und vergleichbar machen.

Projektlaufzeit:
01.03.2015 - 31.12.2018

Interne Partner:
ifab
IES
IPR

Externe Partner:
Fraunhofer IOSB
Ruprechts-Karl-Universität
 

• 01.05.2014 - 30.04.2017

Das Projekt ''Maschinelles Sehen zur Unterstützung von Menschen mit Sehschädigung'' (Artificial Vision for Assisting Visually Impaired in Social Interaction'') wird durch das Bundeministerium für Bildung und Forschung (BMBF) gefördert.

Ziel:
Menschen mit Blindheit oder starker Sehbehinderung leider oft unter Einschränkungen bei der sozialen Interaktion, da ihnen einige für die Interaktion wichtige Informationen aufgrund der Sehbeeinträchtigung nicht zur Verfügung stehen. Diese soziale Benachteiligung kann durch Technologie abgemildert werden. In diesem Projekt planen wir die Realisierung eines Assistenzsystems für Sehgeschädigte, welches mittels speziell angepasster Bildverarbeitungsalgorithmen verschiedene für die soziale Interaktion wichtige Merkmale wie die Identität, die Mimik und die Blickrichtung von Personen erfasst und dem sehgeschädigten Nutzer über geeignete Mensch-Maschine-Schnittstellen übermittelt.

Projektlaufzeit:
01.02.2014 - 31.01.2017

Partner:
Istanbul Teknik Üniversitesi (ITU), Türkei

SPHERE - Schlafüberwachung im Pflege- und Heimbereich mittels Remotesensorik - ist ein Verbundprojekt, das durch das Bundesministerium für Bildung und Forschung (BMBF) im Rahmen der Förderrichtlinie "KMU-innovativ" gefördert wird. Ziel des Verbundvorhabens ist es, ein System zu entwickeln, das geeignet ist, das Schlafverhalten Pflegebedürftiger sensorisch zu erfassen, differenziert auszuwerten und bei Bedarf entsprechende Reaktionen auszulösen. Dabei sollen nicht nur grobe Anomalien, wie z.B. das Verlassen des Betts, heftige Bewegungen oder Schreie erkannt werden, sondern auch feinere Störungen wie Insomnien, Schlafapnoen, usw., die z.T. erhebliche Auswirkungen auf die Gesundheit haben können. Bisher können solche Effekte nur unter Einsatz spezieller Sensorik und unter umfassender Verkabelung (in Schlaflaboren) erfasst werden. Im Gegensatz dazu sollen hier die zur Erkennung nötigen Körpersignale (Atemfrequenz, Schnarchen/Husten/Geräusche, Rücken/Seitenlage, Gliederbewegungen) während des Schlafs allein basierend auf entfernten Sensoren, wie z.B. 3D-Kameras, gewonnen werden. Durch einen einfachen, kompakten Sensoraufbau soll zudem der wirtschaftliche und praktische Einsatz im häuslichen Umfeld, ohne aufwendige technische oder fachliche Betreuung (wie z.B. in Schlaflaboren oder im Pflegeheimbereich), ermöglicht werden.

Projektlaufzeit:
01.01.2014 - 31.12.2016

Partner:
Videmo Intelligente Videoanalyse GmbH und Co. KG
Evangelische Heimstiftung GmbH
Thoraxklinik Heidelberg

Assoziierte Partner:
MRC Systems GmbH
KUKA Laboratories GmbH

Das zu entwickelnde „Autarke Kognitive Technische System zur Interaktion und Validation (AKTIV)“ soll die Möglichkeiten der Anthropomatik dazu nutzen, Personen mit dementiellen Erkrankungen individuell kognitiv, motorisch und sozial zu aktivieren, ohne dabei die knappen Zeitressourcen des betreuenden Personals zu belasten. Gefördert wird das Projekt durch die Baden-Württemberg Stiftung gGmbH, Partner am KIT ist das Cognitive Systems Lab von Prof. Dr.-Ing. Tanja Schultz

Projektlaufzeit:
01.01.2014 - 31.12.2016

Videokameras sind heute an vielen sicherheitsrelevanten Orten Standard. Mehr Bilder bedeuten aber nicht gleichzeitig mehr Sicherheit. Gerade bei der Aufklärung von Straftaten, für die zur Ermittlung der Täteridentität Videobilder herangezogen werden sollen, stehen die Ermittlungsbehörden vor erheblichen Herausforderungen. Derzeit am Markt befindliche unterstützende Softwarekomponenten und Videomanagementsysteme fokussieren primär auf effiziente und elaborierte Visualisierungsmöglichkeiten der Bilddaten und kaum auf die Bildinhaltsanalyse. Ziel des Projekts MisPel ist es, eine unterstützende Softwarelösung für die zeitnahe Erkennung von ermittlungstechnisch relevanten Personen zu erarbeiten. Der Schwerpunkt der juristischen Forschungsarbeiten im Projekt liegt auf der Analyse der rechtlichen Voraussetzungen für die Erhebung, die Filterung und Übermittlung der Daten sowie der Gerichtsverwertbarkeit ausgewerteter Bilddaten. Ein geeignetes ganzheitliches Datenschutz- und Sicherheitskonzept soll erarbeitet werden. Im Rahmen der sozialwissenschaftlichen Forschung werden deshalb Musterkriterien für die Einhaltung der Privatsphäre sowie Strategien für nachhaltige Einsatzszenarien erforscht.

Projektlaufzeit:
01.01.2012 - 31.12.2014

Partner:

• L1 Identity Solutions
• Karlsruhe Institute of Technology (KIT), CVHCI
• Karlsruhe Institute of Technology (KIT), IES
• Fraunhofer IOSB, Karlsruhe
• Videmo lntelligente Videoanalyse GmbH & Co. KG, Karlsruhe
• Universität Passau, Lehrstuhl für Öffentliches Recht, Informationstechnologierecht und Rechtsinformatik
• Universität der Künste in Berlin, Arbeitsbereich Internetsoziologie

We are a member of the Franco-German research project Quaero, where we contribute to video-based and multimodal multimedia analysis, in particular the detection and recognition of people, events and genres in images and video.

VIPSAFE is a R&D Project fruit of a collaboration between two research centers: Sabanci University and Karlsruhe Institut of Technology, and two companies: Videmo and Vistek. This 36 month long project is co-funded by Tübitak and BMBF with the main goal of improving patients’ safety by means of automated visual monitoring.

Population ageing is taking place in every country and region across the globe due to the rising life expectancy and the declining of birth rates. At the same time, the nations are facing an explosion of costs in the health-care sector as threating elderly people is 3 to 5 times more expensive than for those under 65. The dramatic increase of the elderly population along with the explosion of costs poses extreme challenges to society.

Thus under VIPSAFE we develop novel techniques for automated visual monitoring of patients and elder people living in nursing homes or in their (assisted) home environments. We are developing vision-based sensors to determine if someone has fallen, if someone has not arisen from bed, whether a patient in the intensive care unit is showing unusual behavior or whether a patient is about to hurt himself by removing life-keeping devices or cables from his body.

Such automated techniques to detect critical and possibly life-threatening situations can then be used to automatically alert clinical personnel or care providers. This systems will thus have a direct impact in improving patient safety in hospitals and nursing homes...

Please, visit VIPSAFE homepage for more information:

http://cvhci.anthropomatik.kit.edu/vipsafe/

In the BMBF-funded project PaGeVi (Parallel Gesichtserkennung in Videoströmen, parallel face recognition in videos) the goal is to improve face detection, tracking and recognition by means of parallelization and make it real-time capable for realistic scenarios.

Face tracking and recognition in real-work scenarios are very challenging due to many different factors. In the project, we supply the core computer vision components and algorithms. We are working on improving the state-of-the-art for meeting the challenges presented in realistic settings.

For more information visit the project webpage http://www.pagevi-projekt.de/ .

Project duration:

• 01.10.2010 - 30.09.2012

Partners:

• b i.g gebäude service gmbh, Karlsruhe
• Karlsruhe Institute of Technology (KIT), Institute for Anthropomatics
• Forschungszentrum lnformatik (FZI), Karlsruhe
• Videmo lntelligente Videoanalyse GmbH & Co. KG, Karlsruhe
• GPP Communication GmbH & Co. KG, Traunstein

We are a member of the German Collaborative Research Center 588 on “Humanoid Robots”. In this project we contribute key components for the visual perception of people and their activities to the Karlsruhe humanoid robot.

For a humanoid robot, the perception of the users, their locations, identities, gestures, and other communicative cues is an essential necessity for efficient and safe interaction. It allows the robot to understand what users want, and to generate an appropriate response. We are working on the visual perception capabilities of the humanoid robot Armar-III with respect to the user and his activities.