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Details zur Studienarbeit
Titel der Studienarbeit:
Auswahl und Validierung einer Kameralösung zur Erkennung des Frachtvolumens im fahrenden Lkw
BetreuerIn:
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Voraussetzungen:
Erste Kenntnisse und Spaß an digitale Technologien und Themen (wie z.B. Waveshare ESP32-S3 A7670E 4G, IoT, WiFi, Bluetooth, GNSS), Basiskennnisse bezüglich Logistikprozesse von Vorteil
Geeignet für die folgenden Studiengänge:
TWI
TWE
TEA
TEU
TFE
TEN
TEK
TSA
TSL
TFS
TMK
TML
TMM
TMP
TMA
TMT
TLE
TLS
TIT
TIM
TIS
TIK
Themenbeschreibung:
Im ZDM-Forschungsprojekt „Auslastungserhöhung von transportlogistischen Lkw“ wurden unterschiedliche Technologien zur Erfassung des mitgeführten Frachtvolumens und Frachtgewichts evaluiert. Die im Projekt eingesetzten Technologien werden ausführlich in der folgenden Publikation beschrieben: https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S2210539526000982 Zur Erfassung des mitgeführten Frachtvolumens wurden bereits im Jahr 2023 verschiedene am Markt verfügbare Kamerasysteme untersucht. Diese erwiesen sich jedoch sowohl hinsichtlich ihrer Erkennungsgenauigkeit als auch aufgrund der hohen Anschaffungskosten als ungeeignet. Die im Detail evaluierte Kamera von Luis Luvis zeigte im Rahmen der Validierung eine durchschnittliche Abweichung von 24 % bei der Erkennung der mitgeführten Lademeter. Aus diesem Grund wurde im Forschungsprojekt eine innovative und kostengünstige Lösung auf Basis eines Time-of-Flight-(ToF)-Sensorgrids entwickelt. Diese Technologie wird inzwischen von dem aus dem Forschungsprojekt hervorgegangenen Startup deepmatics zur Markteinführung weiterentwickelt. Da sich der Markt für KI-basierte Kamerasysteme seit 2023 erheblich weiterentwickelt hat, soll im Rahmen dieser Studienarbeit untersucht werden, ob die neueste Generation entsprechender Kamerasysteme inzwischen eine ausreichend hohe Erkennungsgenauigkeit bei gleichzeitig geringeren Anschaffungskosten bietet. Hierzu sollen geeignete KI-Kamerasysteme recherchiert, ausgewählt und in praxisnahen Versuchen hinsichtlich ihrer Eignung zur Erfassung des Frachtvolumens in Lkw evaluiert werden. Ein mögliches System ist als Referenz unter folgendem Link beschrieben https://www.berrybase.de/waveshare-esp32-s3-a7670e-4g-iot-entwicklungsboard-wifi-bluetooth-gnss-anrufe-sms-240-mhz (Entwicklerboard mit Mobilfunk plus Controller plus Batterie plus Solarfähigkeit plus Kamera). Ziel der Studienarbeit ist ein objektiver Vergleich der verfügbaren Systeme hinsichtlich Erkennungsqualität, Robustheit, Integrationsaufwand und Wirtschaftlichkeit sowie eine Bewertung ihres Potenzials für den zukünftigen Einsatz in der Transportlogistik.
