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Fraunhofer IDMT | System zur Wahrnehmung von Außengeräuschen

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  • Fraunhofer IDMT | System zur Wahrnehmung von Außengeräuschen

    Fraunhofer IDMT | System zur Wahrnehmung von AußengeräuschenModerne Autos sind mit einer Vielzahl von Fahrerassistenzsystemen ausgestattet, die den Stress des Fahrers reduzieren und beispielsweise beim Einparken und Überwachen von toten Winkeln helfen sollen. Was bisher in Autos gefehlt hat, sind Systeme, die externe Geräusche erfassen und identifizieren können. Systeme dieser Art werden künftig mit intelligenten Radar- und Kamerasensoren kombiniert, um die Basis für autonomes Fahren zu bilden. Forscher des Fraunhofer-Instituts für Digitale Medientechnologie (IDMT) in Oldenburg entwickeln AI-basierte Systeme, die einzelne akustische Ereignisse wie Sirenen von Einsatzfahrzeugen erkennen können. Es gibt zahlreiche andere Szenarien, in denen ein akustisches Frühwarnsystem eine wichtige Rolle spielen kann, beispielsweise wenn ein autonomes Fahrzeug in eine Wohnstraße übergeht, auf der Kinder spielen. Zum Beispiel oder wenn gefährliche Situationen oder Probleme wie ein Nagel in einem Reifen identifiziert werden müssen. Darüber hinaus könnte das System zur Überwachung des Fahrzeugzustands verwendet werden oder sogar als Notruftelefon mit Spracherkennungstechnologie fungieren. Das akustische Sensorsystem besteht aus Mikrofonen, die in einem Schutzgehäuse, einer Steuereinheit und Software installiert sind. Die Mikrofone sind an der Außenseite des Fahrzeugs angebracht und erfassen dort Luftgeräusche. Sensoren übertragen die Audiodaten an eine spezielle Steuereinheit, die sie dann in die relevanten Metadaten umwandelt. Speziell entwickelte AI-basierte Algorithmen werden verwendet, um das spezifische Rauschen, das das System zur Identifizierung entwickelt, von anderen Hintergrundgeräuschen zu unterscheiden. Das System könnte zur Überwachung des Fahrzeugzustands verwendet werden oder sogar als Notruftelefon mit Spracherkennungstechnologie fungieren. Das akustische Sensorsystem besteht aus Mikrofonen, die in einem Schutzgehäuse, einer Steuereinheit und Software installiert sind. Die Mikrofone sind an der Außenseite des Fahrzeugs angebracht und erfassen dort Luftgeräusche. Sensoren übertragen die Audiodaten an eine spezielle Steuereinheit, die sie dann in die relevanten Metadaten umwandelt. Speziell entwickelte AI-basierte Algorithmen werden verwendet, um das spezifische Rauschen, das das System zur Identifizierung entwickelt, von anderen Hintergrundgeräuschen zu unterscheiden. Das System könnte zur Überwachung des Fahrzeugzustands verwendet werden oder sogar als Notruftelefon mit Spracherkennungstechnologie fungieren. Das akustische Sensorsystem besteht aus Mikrofonen, die in einem Schutzgehäuse, einer Steuereinheit und Software installiert sind. Die Mikrofone sind an der Außenseite des Fahrzeugs angebracht und erfassen dort Luftgeräusche. Sensoren übertragen die Audiodaten an eine spezielle Steuereinheit, die sie dann in die relevanten Metadaten umwandelt. Speziell entwickelte AI-basierte Algorithmen werden verwendet, um das spezifische Rauschen, das das System zur Identifizierung entwickelt, von anderen Hintergrundgeräuschen zu unterscheiden. eine Steuereinheit und Software. Die Mikrofone sind an der Außenseite des Fahrzeugs angebracht und erfassen dort Luftgeräusche. Sensoren übertragen die Audiodaten an eine spezielle Steuereinheit, die sie dann in die relevanten Metadaten umwandelt. Speziell entwickelte AI-basierte Algorithmen werden verwendet, um das spezifische Rauschen, das das System zur Identifizierung entwickelt, von anderen Hintergrundgeräuschen zu unterscheiden. eine Steuereinheit und Software. Die Mikrofone sind an der Außenseite des Fahrzeugs angebracht und erfassen dort Luftgeräusche. Sensoren übertragen die Audiodaten an eine spezielle Steuereinheit, die sie dann in die relevanten Metadaten umwandelt. Speziell entwickelte AI-basierte Algorithmen werden verwendet, um das spezifische Rauschen, das das System zur Identifizierung entwickelt, von anderen Hintergrundgeräuschen zu unterscheiden.

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