ATTENTION - KI Attention

dc.contributor.authorMlynarski, Michael
dc.date.accessioned2025-09-18T11:15:19Z
dc.date.available2025-09-18T11:15:19Z
dc.date.issued2024-09-25
dc.description.abstractDas Projekt ATTENTION beschäftigte sich mit der Entwicklung einer Methode zur Echtzeit-Vorhersage von Verletzungen besonders gefährdeter Verkehrsteilnehmer (VRU, Vulnerable Road Users) wie Fußgängern und Radfahrern im urbanen Verkehr. Im Fokus für QualityMinds standen die Modellierung und das Training von KI-Modellen, die speziell darauf ausgelegt sind, Verletzungen bei unvermeidbaren Unfällen vorherzusagen. Diese Modelle sollten auf Unfallsdaten trainiert werden, die mit digitalen Menschmodellen generiert wurden. Während Projektpartner die Datengenerierung durchführten, sollte QualityMinds die Qualität der Trainingsdaten sicherstellen, um präzise und verlässliche Vorhersagen zu gewährleisten. Neben der Verletzungsvorhersage sollten von QualityMinds auch KI-Modelle entwickelt und trainiert werden, um das Bewegungsverhalten von Fußgängern, Radfahrern und Fahrzeugen in Echtzeit zu prognostizieren. Diese verschiedenen Modelle sollten in einer virtuellen, von QualityMinds implementierten, Fahrumgebung integriert werden. Durch diese Fahrumgebung sollte die Methode zur Minimierung Verletzungsrisikos situationsabhängig dargestellt werden. Datei-Upload durch TIBger
dc.description.versionpublishedVersion
dc.identifier.urihttps://oa.tib.eu/renate/handle/123456789/23070
dc.identifier.urihttps://doi.org/10.34657/22087
dc.language.isoger
dc.publisherHannover : Technische Informationsbibliothek
dc.relation.affiliationQualityMinds GmbH
dc.rights.licenseCreative Commons Attribution-NonDerivs 3.0 Germany
dc.rights.urihttps://creativecommons.org/licenses/by-nd/3.0/de/
dc.subject.ddc600
dc.titleATTENTION - KI Attentionger
dc.title.subtitlepartnerspezifischer Schlussbericht
dc.typeReport
dcterms.event.date01.07.2021-30.06.2024
dcterms.extent27 Seiten
dtf.funding.funderBMWE
dtf.funding.program19A21027C
dtf.funding.verbundnummer01236197
dtf.version0.1
tib.accessRightsopenAccess

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