Computer Vision

Beim ersten gemeinsamen Hackathon der University of Primorska UP (Slowenien) mit der HTWD programmierten Studierende neue Funktionen für Fahrerassistenz und zur Verkehrszeichenerkennung. Der einwöchige Hackathon fand vergangene Woche an der University of Primorska am Standort in Izola statt. Betreut wurde die Veranstaltung von Professor Toralf Trautmann (Fakultät Maschinenbau, HTWD) und von Professor Branko Kavsek (Faculty of Mathematics, Natural Sciences and Information Technologies, UP FAMNIT). Ihre Ergebnisse stellten die neun Informatikstudenten, die sich in drei Teams zusammengeschlossen hatten, am letzten Tag in kurzen Präsentationen vor. Zwei Teams entwickelten auf Basis eines LED-Leuchtbandes (NeoPixel) neue Anzeigekonzepte für die Warnung vor kritischen Situationen. Das dritte Team nutzte eine in Matlab vorhandene Methode des maschinellen Lernens (ACF – Aggregate Channel Features) zur kamerabasierten Detektion von Geschwindigkeitsinformationen. Die erstellten Matlab-Programme werden auf der Mathworks-Austauschplattform File Exchange veröffentlicht: https://www.mathworks.com/matlabcentral/fileexchange/

Im September 2025 wird der Hackathon dann auch in einer zweiten Woche an der HTW Dresden stattfinden. Hier werden die Entwicklungen in realen Fahrzeugen auf dem HTWD-Prüffeld ausführlich getestet. Somit erhalten die Teilnehmenden einen umfassenden Einblick in den gesamten Entwicklungsprozess von Fahrzeugsoftware.

At the first joint hackathon between the University of Primorska UP (Slovenia) and the HTWD, students programmed new functions for driver assistance and traffic sign recognition.
The week-long hackathon took place last week at the University of Primorska’s Izola location. The event was supervised by Professor Toralf Trautmann (Faculty of Mechanical Engineering, HTWD) and Professor Branko Kavsek (Faculty of Mathematics, Natural Sciences and Information Technologies, UP FAMNIT). The nine computer science students, who had formed three teams, presented their results in short presentations on the last day. Two teams developed new display concepts for warning of critical situations based on an LED light strip (NeoPixel). The third team used a machine learning method available in Matlab (ACF – Aggregate Channel Features) for camera-based detection of speed information. The Matlab programs created will be published later on the Mathworks exchange platform File Exchange: https://www.mathworks.com/matlabcentral/fileexchange/

In September 2025, the hackathon will take place in a second week at the HTW Dresden. Here, the developments will be extensively tested in real vehicles on the HTWD test field. This gives participants a comprehensive insight into the entire development process of vehicle software.