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    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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    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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    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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    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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    Die ökologischen Wissenschaften erzeugen häufig große Mengen an Bilddaten um Rückschlüsse auf Probleme wie Stabilität von Ökosystemen unter Klima- und Landnutzungswandel, Artenschutz und Umweltmonitoring zu ziehen. Beispielsweise werden mit Hilfe von Kamerafallen das Verhalten von Tieren beobachtet, mit Minirhizotronen das Wachstum von Pflanzenwurzeln analysiert und aus Mikroskopbildern von Holzdünnschnitten die Wetterverhältnisse der letzten Jahre abgelesen. Im Moment müssen diese Bilddaten unter großem Zeitaufwand von Experten manuell ausgewertet werden.

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    Das Projekt Digital Health Companion (DHC) ist eine Ausgründungsinitiative, die durch das Forschungstransfer-Programm der Bundesregierung gefördert wird. Wir entwickeln einen automatischen Gesundheitsassistenten auf Basis von Smartwatches.

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