Bilderkennung von Parkplätzen für den Ladebedarf von Elektrofahrzeugen

Institute
Lehrstuhl für Fahrzeugtechnik
Type
Semester Thesis / Master's Thesis /
Content
 
Description

Um die globale Klimaproblematik einzudämmen hat die Bundesregierung Maßnahmen und Ziele für Deutschland, vor allem im Energie- und Verkehrssektor, beschlossen. Um die bisher verfehlten Ziele schneller erreichen zu können kann die Koppelung der Sektoren Synergien bieten, die die Nachteile von Einzellösungen (Netzstabilität, Kosten, etc.) ausgleichen.

Zur Analyse der Synergien an einem Standort sind eine Reihe von Informationen wie Mobilitätsaufkommen, Gebäude-Abmaße und Energiebedarfe nötig. Damit die Synergien für ein Gebiet (z.B. eine Stadt) abgeschätzt werden können, sollen GIS- und Bilderkennungsmethoden genutzt werden, um die relevanten Informationen aus öffentlich verfügbaren Quellen zu extrahieren.

In dieser Arbeit soll die Abschätzung des Ladebedarfs an allen Standorten in einem Gebiet untersucht werden. Ein möglicher Ansatz ist die Nutzung von Luftbildern und Bilderkennungsalgorithmen zur Bestimmung von Parkplatzflächen, da die Anzahl an Stellplätzen und der Umgebungskontext Indikatoren für das Parkverhalten und entsprechend für den möglichen Ladebedarf in der Zukunft sind.

Folgende Arbeitspakete umfasst die zu vergebende Studienarbeit:

  • Literaturrecherche zur Ladebedarfsabschätzung und zur Parkplatzerkennung mit Bilderkennungsalgorithmen
  • Vorschlag einer Methodik
  • Implementierung der Methodik
  • Untersuchung der Ergebnisse und Ableiten einer Ladebedarfsabschätzung
  • Definition von nächsten Schritten zur Verbesserung der Methodik
Tags
FTM Smarte Mobilität FTM Krapf
Possible start
sofort
Contact
Sebastian Krapf
Room: 3510
Phone: +49 89 289 15769
krapfftm.mw.tum.de