Deep learning excels at extracting complex patterns but faces catastrophic forgetting when fine-tuned on new data. This book investigates how class- and domain-incremental learning affect neural networks for automated driving, identifying semantic shifts and feature changes as key factors. Tools for quantitatively measuring forgetting are selected and used to show how strategies like image augmentation, pretraining, and architectural adaptations mitigate catastrophic forgetting.

This work addresses the problem of how to capture the dynamics of maneuvering objects for visual tracking. Towards this end, the perspective of recursive Bayesian filters and the perspective of deep learning approaches for state estimation are considered and their functional viewpoints are brought together.

This book proposes a novel deep learning based detection method, focusing on vehicle detection in aerial imagery recorded in top view. The base detection framework is extended by two novel components to improve the detection accuracy by enhancing the contextual and semantical content of the employed feature representation. To reduce the inference time, a lightweight CNN architecture is proposed as base architecture and a novel module that restricts the search area is introduced.

In 2019 fand wieder der jährliche Workshop des Fraunhofer IOSB und des Lehrstuhls für Interaktive Echtzeitsysteme des Karlsruher Insitut für Technologie statt. Die Doktoranden beider Institutionen präsentierten den Fortschritt ihrer Forschung in den Themen Maschinelles Lernen, Machine Vision, Messtechnik, Netzwerksicherheit und Usage Control. Die Ideen dieses Workshops sind in diesem Buch gesammelt in der Form technischer Berichte. In 2019 again, the annual joint workshop of the Fraunhofer IOSB and the Vision and Fusion Laboratory of the Karlsruhe Institute of Technology took place. The...

In 2020 fand der jährliche Workshop des Faunhofer IOSB und the Lehrstuhls für interaktive Echtzeitsysteme statt. Vom 27. bis zum 31. Juli trugen die Doktorranden der beiden Institute über den Stand ihrer Forschung vor in Themen wie KI, maschinellen Lernen, computer vision, usage control, Metrologie vor. Die Ergebnisse dieser Vorträge sind in diesem Band als technische Berichte gesammelt. In 2020, the annual joint workshop of the Fraunhofer IOSB and the Vision and Fusion Laboratory of the KIT was hosted at the IOSB in Karlsruhe. For a week from the 27th to the 31st July the doctoral...

In dieser Arbeit werden verschiedene Ansätze zur Beobachtung von menschlichen Zuständen betrachtet. Die behandelten menschlichen Zustände sind die aktuelle Position, die Leistungsfähigkeit und der emotionale Gesichtsausdruck von beobachteten Menschen. Die Betrachtung dieser Zustände erfolgt mit Methoden des Trackings, sowie mit statischen Klassifikationsmethoden. This work evaluates different approaches for observing human states. The considered human conditions comprise the current position, the actual performance, and the emotional facial expression. This work relies on tracking and...

Die Komplexität moderner Informationssysteme erschwert die Nachvollziehbarkeit der Verarbeitung personenbezogener Daten. Der einzelne Bürger ist den Systemen quasi ausgeliefert. Das Datenschutzrecht versucht dem entgegenzuwirken. Ein Werkzeug des Datenschutzes zur Herstellung von Transparenz ist der Auskunftsanspruch. Diese Arbeit unterzieht das Recht auf Auskunft einer kritischen Würdigung und schafft umfassende technische Voraussetzungen für dessen Wahrnehmung. The ever-growing levels of complexity of modern information systems complicate the traceability of processed and stored...

2021, the annual joint workshop of the Fraunhofer IOSB and KIT IES was hosted at the IOSB in Karlsruhe. For a week from the 2nd to the 6th July the doctoral students extensive reports on the status of their research. The results and ideas presented at the workshop are collected in this book in the form of detailed technical reports.

This work proposes a probabilistic extension to Bézier curves as a basis for effectively modeling stochastic processes with a bounded index set. The proposed stochastic process model is based on Mixture Density Networks and Bézier curves with Gaussian random variables as control points. A key advantage of this model is given by the ability to generate multi-mode predictions in a single inference step, thus avoiding the need for Monte Carlo simulation.

Automatisierte Abwehr- und Präventionsmaßnahmen zum Schutz industrieller Systeme gefährden oft deren Echtzeitverarbeitung, Ausfallsicherheit und Redundanz. Daher müssen sie so wenig invasiv wie möglich durchgeführt werden. Dennoch sind gerade die minimalinvasive Sicherheitsanalyse und Vorfallreaktion noch wenig erforscht. In dieser Arbeit werden auf neuen semantischen- und SDN-basierten Ansätzen beruhende Lösungen für einige der wichtigsten Probleme in diesen Bereichen vorgestellt. Automated defense and prevention measures designed to protect industrial automation and control systems...