Examensarbete, 30 hp: Object Re-Identification för UAV-tillämpningar

Är du en student som är ivrig att tillämpa dina teoretiska kunskaper och nya perspektiv på verkliga utmaningar? På Saab tror vi att innovationer växer på nya idéer, och ditt examensarbete kan vara gnistan som tänder vårt nästa tekniska genombrott.

Din roll

Vi söker en/två exjobbare med intresse för maskininlärning. Examensarbetet fokuserar på att undersöka och implementera AI-baserade metoder återidentifiering av objekt från drönarvy.

Vi ser det enorma värdet som studenter tillför vårt företag. Din akademiska precision, i kombination med din entusiasm för avancerad teknik, gör att du kan närma dig problem med en unik och insiktsfull lins. På Saab får du möjlighet att samarbeta med erfarna ingenjörer och specialister, få ovärderlig praktisk erfarenhet och samtidigt bidra till vår tillväxt och utveckling.

Bakgrund

Inom övervaknings- och målföljningstillämpningar är det ofta avgörande att kunna återidentifiera fordon, personer eller andra objekt i sekvenser tagna från olika vinklar, tider eller sensorer. Från drönare (UAV:er) är detta särskilt utmanande på grund av stora variationer i perspektiv, upplösning, ljusförhållanden och rörelseoskärpa.

Re-Identification (Re-ID) handlar om att återfinna samma objekt i olika bilder eller videoströmmar, trots att objektet kan ha ändrat utseende beroende på synvinkel, skuggor, bakgrund eller avstånd.

Saab Dynamics har en lång tradition inom bildbehandlingsområdet och sektionerna för bildbehandling samt optronik & bildbaserad navigering handleder årligen ett antal exjobbare inom området. I dagsläget är vi ca 28 personer mellan sektionerna och arbetar med allt från elektrooptiska sensorer till realtidsimplementering av våra bildbehandlingsapplikationer.

Beskrivning av exjobbet

Syftet med detta exjobb är att undersöka och utveckla metoder för robust objekt-återidentifiering från UAV-perspektiv. Arbetet innefattar både träning av Re-ID-modeller och analys av prestanda i UAV-specifika scenarier.

Exempel på forskningsfrågor:

• Hur påverkas prestandan för olika Re-ID-modeller CNN-, transformer- eller hybridbaserade) av variationer i UAV-perspektiv såsom höjd, vinkel och upplösning?
• Hur presterar bildbaserade Re-ID-metoder jämfört med video- eller sekvensbaserade metoder (med temporal information) i UAV-scenarier?
• Hur kan man särskilja på "liknande" objekt och "identiska" objekt?

Din profil

Arbetet är lämpligt för 1-2 studenter i slutet av er teknisk fysik- eller datorteknik-utbildning (eller motsvarande) och ska påbörja ert 30 hp examensarbete. Erfarenheter inom maskinlärning och programmering är meriterande.

Vänligen observera att vi arbetar med löpande urval och tjänsten kan komma att tillsättas innan sista ansökningsdatum har gått ut.

Befattningen kräver att du genomgår och godkänns enligt vid var tid gällande bestämmelser för säkerhetsskydd. För befattningar där Saab har krav på säkerhetsklassinplacering kan, i förekommande fall, medföra krav på visst medborgarskap.

Vad du blir en del av

Upptäck oändliga möjligheter. Anta utmaningar, skapa smarta innovationer och uppgradera dina förmågor. Det här är en plats för kluriga tänkare, modiga pionjärer och alla däremellan. Tillsammans uppnår vi det extraordinära, var och en tar med sitt unika perspektiv. Varje bidrag räknas.

Saab är ett ledande försvars- och säkerhetsföretag med uppdrag att hjälpa nationer att skydda sin befolkning och bidrar till trygghet för människor och samhällen. Med 26,100 talangfulla medarbetare utvecklar Saab teknik och lösningar för en säkrare och mer hållbar värld.

Saab utvecklar, tillverkar och underhåller avancerade system inom flygteknik, vapen, ledningssystem, sensorer och undervattenssystem. Saab har sitt huvudkontor i Sverige men en global verksamhet där Saab är en del av många nationers försvarsförmåga. Läs mer om oss här

Sista ansökningsdag

Kontaktpersoner

Marcus Klomark, Sektionschef Bildbehandling

Simon Wold, kontaktperson/handledare

Jimmy Cedervall Lamin, kontaktperson/handledare