Examensarbete - Lokalisering och måldetektion med maskininlärning

Sista ansökningsdag: 31 januari

Arbetsort: Karlskoga

Publicerat: Igår

Kategorier: Teknik & Ingenjör

BAE Systems Bofors AB

BAE Systems Bofors arbetar med att stärka försvarsförmågan i Sverige och i våra partnerstater världen över. Detta gör vi genom att utveckla, producera och sälja världens mest avancerade försvarsmateriel. BAE Systems Bofors verksamhet finns längs med hela Sveriges försvarspolitiska säkerhetsbälte och företaget har cirka 650 medarbetare placerade i Karlstad, Karlskoga och Örebro. Företaget ingår i en av världens största försvarsindustrikoncern, BAE Systems, med över 100 000 anställda. Detta ger oss unika möjligheter att kombinera vår långa tradition av lokal expertis med världsledande internationell erfarenhet.

Varje år gör flera studenter sina examensarbeten hos BAE Systems Bofors i Karlskoga. Vi som arbetsgivare ser examensarbete som en möjlighet för oss att lära känna potentiella framtida medarbetare, men också som en chans för dig som student att testa dina kunskaper, lära känna vår organisation och ta steget närmare en anställning. Tillsättning och tidsomfattning sker i samråd med dig som student.

Våra examensarbeten omfattas av försvarssekretess och krav på svenskt medborgarskap.

Du är varmt välkommen att skicka in en intresseanmälan. I din ansökan vill vi att du bifogar ett CV/ Meritförteckning och Personligt brev där du beskriver din bakgrund och dina erfarenheter, samt beskriver inom vilket ämnesområde du vill göra ditt exjobb. Vi ser gärna att du även bifogar betygsutdrag.

Examensarbete – Lokalisering och måldetektion med maskininlärning för autonoma flygande farkoster

Syftet med examensarbetet är att studera, utvärdera och modifiera algoritmer baserade på djupa neurala nätverk för detektion av objekt i bilder, samt lokalisering av den sensorbärande farkosten från sensordata. Tänkta tillämpningar är målsökande farkoster med olika flygegenskaper. Bilder för träning och prediktion kan komma från optiska sensorer i olika våglängdsband, t.ex. visuellt och infrarött. Vidare kan andra typer av sensordata, t.ex. LIDAR och tröghetssensorer, inkluderas.

Examensarbetet omfattar bland annat analys, programmering och utvärdering. Olika programbibliotek för maskininlärning för t.ex. Python kan nyttjas. Examensarbetet kan i viss mån anpassas mot intresse och kompetensinriktning.

En målsättning för examensarbetet är att simulera och utvärdera detektions- och lokaliseringsprestanda för olika sensorkombinationer med hjälp av maskininlärningsmetoder.

Uppgifter som ingår i arbetet är bl.a. följande:

- Val av lämpliga data för träning och utvärdering

- Annotering av träningsdata kan ingå

- Utvärdering av sensorkombinationer för tänkt flygande farkost

- Val av metodik, simuleringsmiljö och varianter av maskininlärningsmetoder för detektion och sensorfusion

- Programmering, anpassning samt vidareutveckling av metoder/algoritmer

- Jämförelser och utvärdering av resultat samt dokumentation

Önskade kvalifikationer

Lämplig bakgrund är civilingenjörsutbildning inom datateknik, elektroteknik, teknisk fysik eller motsvarande. Kunskaper inom AI/maskininlärning, sensorer, bildbehandling och programmering är önskvärt.

Startdatum

Enligt önskemål.

Kontaktperson

Ida Callenvik, 0586 – 733 697, ida.callenvik@baesystems.se

Urval sker löpande, så vänta inte med att ansöka. Varmt välkommen med din ansökan!