Die Forschungsprojekte konzentrieren sich auf die Entwicklung fortschrittlicher Algorithmen für die 3D-Rekonstruktion, Bildverarbeitung und Echtzeit-Datenanalyse unter Einsatz von Künstlicher Intelligenz und Deep Learning. Anwendungen reichen von der patientenindividuellen medizinischen Versorgung und chirurgischen Assistenzsystemen bis hin zur präzisen Vermessung von Infrastruktur wie Schienenwegen und Kanälen. Ein weiterer Schwerpunkt liegt auf der automatisierten Verhaltens- und Wachstumsanalyse in der Aquakultur und beim Artenschutz zur Verbesserung des Tierwohls. Zudem werden Verfahren zur Indoor-Positionsbestimmung, Mensch-Maschine-Interaktion und akustischen Signalverarbeitung erforscht.
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Prof. Dr.-Ing. Peter Eisert
HU-FIS-Profil ↗Entwicklung einer kamerabasierten Lösung für die Detektion des Bewegungsverhaltens und die Bestimmung des Längen- und Massenwachstums
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Entwicklung einer kamerabasierten Lösung für die Detektion des Bewegungsverhaltens und die Bestimmung des Längen- und Massenwachstums
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Kalibrierte Markerlose Bildverarbeitung zur Detektion objektinhärenter Bewegungen
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KMU-innovativ - Verbundprojekt: Individuelle Trachealkanülen durch fortschrittliche innovative Technologien (INTRA-FIT) - Teilvorhaben: Innovative 3D-Rekonstruktion von deformierbaren Anatomien
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Entwicklung einer kamerabasierten Lösung für die Detektion des Bewegungsverhaltens und die Bestimmung des Längen- und Massenwachstums
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Hochgenaue 3D Streckenvermessung von Schienenwegen in Echtzeit für eine verbesserte Fahrerassistenz
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Förderer: DFG Sachbeihilfe Zeitraum: 08/2011 - 07/2015 Projektleitung: Prof. Dr.-Ing. Peter Eisert
Förderer: Bundesministerium für Wirtschaft und Energie Zeitraum: 10/2011 - 09/2012 Projektleitung: Prof. Dr.-Ing. Peter Eisert
Förderer: Bundesministerium für Wirtschaft und Energie Zeitraum: 08/2013 - 07/2014 Projektleitung: Prof. Dr.-Ing. Peter Eisert
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