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    INA – Intelligente Anomalieerkennung für miniaturisierte Sensorsysteme und Datenlogger

    Das Teilprojekt »piSmart-Ina« verfolgt das Ziel, auf Basis von heterogenen Sensordaten, die mit intelligenten Datenloggern erfasst werden, Anomalien zu erkennen und zu visualisieren. Hierbei werden Daten mit Methoden der Mustererkennung analysiert und Anomalieklassifizierer von Analyseplatformen auf die Datenlogger portiert, so dass diese autark einsatzfähig sind.

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  • Wissensarbeiter verrichten häufig viele unterschiedliche Aufgabenstellungen, die sie in Ihrem Arbeitsleben selten durchführen. Oft fehlen Ihnen die Erfahrungen aber auch die Zeit zum Einarbeiten, um die Aufgaben in adäquater Qualität und Effizienz abarbeiten zu können. Hierzu zählen insbesondere Arbeiten im interdisziplinären Umfeld oder aber die Informationsrecherche in komplexen und umfangreichen Informationsbeständen. Auch werden häufig im Rahmen von Recherchen Informationen zusammengetragen bzw. gar erhoben die im eigenen Unternehmen bereits vorhanden sind.

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  • Mit dem Vorhaben sollen Grundlagen neuer Technologien für eine neue Generation von interaktiven Leitständen erforscht und entworfen werden.

    Diese ordnen sich in die heterogene Systemlandschaft der Unternehmen ein und ermöglichen im Sinne der Industrie 4.0 die Integration aller relevanten Informationen an einem 3D Modell der Fertigung.

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    Im Rahmen von INWASA wird eine Cloud-basierte Plattform für eine In-situ Entscheidungsunterstützung bei Überflutungsszenarien durch interaktive Simulation entwickelt. Diese Initiative bündelt das bereits vorhandene Know-How aus den beiden Abteilungen Geoinformationsmanagement (GEO) und Interaktive Engineering Technologien (IET). Die Plattform adressiert Anbieter von Geodienstleistungen. Heutzutage investieren diese kleinen und mittelständischen Unternehmen (KMU) viel Zeit darin, Wasserausbreitungssimulationen aufzubauen, da sie nicht über eine automatisierte Datenintegration verfügen.

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  • Heutzutage werden für Geoinformationsapplikationen immense Mengen von heterogenen Datensätzen mit unterschiedlicher Topologie unter Anwendung verschiedener Datenbezugstechniken gesammelt. Insbesondere aus Überfliegungen und aus mobilen Plattformen stammende LIDAR-Daten sind mittlerweile allgegenwärtig, aber auch SAR und Stereophotogrammmetrie tragen zum schnellen Wachstum geotopographischer Datensätze hin zu Größenordnungen von zehn bis mehreren hundert Terabytes bei.

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  • IQmulus (FP7-ICT-2011-318787) ist ein vierjähriges integriertes Projekt im Bereich des intelligenten Informationsmanagement innerhalb der ICT 2011.4.4 Challenge 4: Technologien für digitale Inhalte und Sprachen. IQmulus hat am 1. November 2012 begonnen und wurde am 31. Oktober 2016 beendet. Das Budget beläuft sich auf 10.147,459 €, das eine EU-Unterstützung von 8.2 Mio. € beinhaltet.

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  • Das EU-Projekt »Initial Training Network for Digital Cultural Heritage: Projecting our Past to the Future« (Akronym ITN-DCH), ist das erste und eines der größten Stipendiatenprogramme, die im Rahmen der Marie-Curie-Maßnahmen des 7. Forschungsrahmenprogrammes der Europäischen Kommission im Bereich der digitalen Dokumentation und -Erhaltung sowie Kulturgüterschutz finanziert werden.

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  • Ziel des Projekts sind umweltfreundliche Flugzeuge: Bis 2020 sollen die CO2-Emissionen um 50 Prozent, die Stickoxidemissionen um 80 Prozent, die Lärmbelastung um 50 Prozent gesenkt und ein nachhaltiger Lebenszyklus für alle Komponenten des Luftverkehrs eingeführt werden.

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  • Durch Lichtbrechung an Übergängen zwischen Medien mit verschiedenen Brechungsindexen wird der Weg des Lichts beeinflusst. Dies führt bei der Bildaufnahme unter Wasser zu nicht-linearen Verzerrungen, die für viele Aufgabenstellungen der Computer Vision große Probleme darstellen.

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    Projektziel

    Kohala ist ein Projekt der Wirtschaftsförderungsgesellschaft HA Hessen Agentur GmbH. Ziel des Projektes ist die Entwicklung eines neuartigen Systems zur automatisierten Segmentierung von Organen und Strukturen im Kopf-Hals Bereichs zur Verwendung in der Strahlentherapie. 

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