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    In this project, Fraunhofer IDM@NTU is collaborating with the Lee Kong Chian School of Medicine to develop a novel collaborative environment for group based learning in the classroom.

    Here, a multi-touch table for group discussions is linked to individual tablets of the students via a wireless client-server architecture. Digital content can be examined, passed between clients, and annotated using both the touch table as well as the tablets. Intuitive touch gestures are used as an easy way of interaction with the learning material provided by the teacher.

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  • Eine visuelle Aufbereitung der Covid-19-Daten unterstützt Gesundheitsämter.
    © Fraunhofer IGD – Tine Casper

    Eine visuelle Aufbereitung der Covid-19-Daten unterstützt Gesundheitsämter.

    Die Gesundheitsämter stehen vor der großen Herausforderung, verfügbare Daten über die Ausbreitung von Covid-19 bereitzustellen und für immer drängendere Fragen der nächsten Schritte in der Begegnung von Covid-19 mit weiteren Datenquellen zu verbinden und zu analysieren. CorASiV unterstützt Gesundheitsämter daher tatkräftig mit Visualisierungs- und Analysetechnologien.

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  • © Fraunhofer IGD

    Kopf-/Hals-Modell mit über 40 enthaltenen anatomischen Strukturen.

    Medizinische Bilddaten enthalten anatomische Informationen, die unter Berücksichtigung der Datenmenge vor allem bei radiologischen 3D-Bilddaten nicht mehr manuell in vernünftiger Weise markiert/konturiert werden können. Herausforderung für automatische Verfahren ist, dass sich nicht alle anatomischen Regionen durch deutliche Kontrastunterschiede von der Umgebung abheben. Dennoch sind Radiologen in der Lage, auch solche Bereiche in den Bilddaten zuzuordnen.

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  • CUPstomizer ist eine Software für individuelle Maßlösungen in der Kleinstserienfertigung und simuliert, wie Produkte im Design individuell angepasst können, ohne ihre physikalische Stabilität zu verlieren. CUPstomizer veranschaulicht den fließenden Übergang zwischen Design und Simulation anhand von Tassenhaltern für grifflose Tassen, die Benutzer nach ihren Wünschen gestalten können.

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  • © Fraunhofer IGD

    Data@Hand erkennt Abweichungen vom Normalbetrieb einer Maschine

    Wenn heute umfangreiche oder komplexe Datenmengen schnell zu analysieren sind, hilft maschinelles Lernen bzw. Künstliche Intelligenz (KI). Mit Data@Hand entwickelt das Fraunhofer IGD eine Basistechnologie zur automatisierten Datenanalyse für unterschiedliche Anwendungsbereiche. Ob Vitaldaten eines Patienten im Therapieprozess oder Maschinendaten aus der Fertigung, mit Data@Hand werden sie schneller ausgewertet, Anomalien früher erkannt und Aussagen über die Bedeutung der Daten getroffen. Data@Hand versteht sich als Informations- bzw.

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  • © DataBio Consortium

    Das Projekt „Data-Driven Bioeconomy“ (DataBio) hat im Fokus die Produktion von bestmöglichen Rohstoffen aus der Landwirtschaft, der Forstwirtschaft und der Fischerei. Die Industrie der Bioökonomie wird so in die Lage versetzt Lebensmittel, Energie und Biomaterialien unter Berücksichtigung der Nachhaltigkeit und mit Verantwortungsbewusstsein zu produzieren.

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  • Zu den Standardaufgaben der Meeresforschung und der ökologischen Bewertung von Offshoreanlagen gehört es, die Flora und Fauna am Meeresboden oder in der Wassersäule zu erfassen. Unterwasseraufnahmen leisten einen wichtigen Beitrag für diese Forschungszwecke. Starke Störungen durch Schwebeteilchen und schwierige Beleuchtungsverhältnisse beeinträchtigen aber die Qualität von Unterwasseraufnahmen stark. Daher hat das Fraunhofer IGD spezielle Bildverarbeitungsverfahren entwickelt, um die Qualität solcher Unterwasseraufnahmen wesentlich zu verbessern.

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  • Im Demonstrationszentrum Biometrie haben Sie die Möglichkeit, biometrische Geräte live zu erleben. Ihre Fragen können wir mit unserer aus der langjährigen Forschungstätigkeit in diesem Feld entstandenen Kompetenz beantworten, so dass Sie sich hier umfassend zum Thema Biometrie informieren können. Neben Geräten zu den bekannten Verfahren Fingerabdruck-, Gesichts- und Iriserkennung stellen wir auch weniger verbreitete Verfahren wie die Unterschriften-, Sprecher- oder Venenmustererkennung vor. Wir freuen uns auf Ihren Besuch!

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  • © Fraunhofer IGD

    Die objektive Erfassung der körperlichen Aktivität ist für viele Nutzer von großer Bedeutung. Durch Einsatz von Mustererkennungsverfahren ist es möglich, aus Signalen von Sensoren, die am Körper getragen werden, die Ausführungsdauer und Art von Aktivitäten oder die Art und Beschaffenheit von Ruhephasen oder des Schlafs zu bestimmen. DiaTrace ermöglicht eine Aktivitätserkennung durch einfaches Tragen von Smartwatches oder Smartphones.

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