Summer Term 2025

Bachelor Project: Vision based Traffic Scene Surveillance

The goal of this bachelor project is to familiarize students with basic problems related to the surveillance of traffic-scenes. Within the project, participants will be implementing different surveillance-related tasks, such as speeding detection or traffic jam detection and prediction.

Thereby, students will get in touch with the OpenCV library that implements a broad range of computer vision algorithms, most notably neural networks, feature-matching and image manipulation.

Participants in this course are expected to be highly motivated and must have a solid understanding of one programming language, knowledge of programming in Java, Python or C++ are of advantage. Note that the number of participants in this project is strictly limited. If you want to participate in this course, please send an email to peter.roch@uni-due.de or bijan.shahbaz-nejad@uni-due.de to indicate your interest. You will then be added to the Moodle course, where the procedures and the project material will be made available. The kick-off meeting will take place on April 7th 2025 from 10:00 a.m. in room SA-215, further registration is not possible. Participation in the kickoff meeting is mandatory.

This course may be held in German and English depending on the participants. The project is suitable for students at the bachelor level.

Kommunikationsnetze 2

In dieser Vorlesung werden Aspekte, Funktionen und Kommunikationsprotokolle TCP/IP-basierter Netze behandelt. Dabei werden einerseits bereits in „Kommunikationsnetze 1“ angesprochene Themen vertieft, andererseits werden aber auch dort nicht behandelte, für das heutige Internet wichtige Themenbereiche behandelt. Inhalte im Einzelnen:

  • Überblick über Grundbegriffe der technischen Kommunikation, der geschichteten Protokollarchitekturen und das OSI-Referenzmodell
  • Routing und Routing-Protokolle
  • Mechanismen und Protokolle der Transportschicht
  • Infrastruktur-Protokolle
  • Drahtlose und mobile Netzwerke
  • Internet der Dinge

Praktische Übungen vertiefen die theoretischen Grundlagen durch die Verwendung und Implementierung von Protokollen und Anwendungen, deren Schwerpunkt die Netzwerkkommunikation darstellt. Dadurch können die in der Vorlesung vorgestellten Inhalte im realen System erprobt werden, um Praxiskenntnisse im Umgang mit den vorgestellten Konzepten und Protokollen zu erwerben.

Ort und Zeit:

Zum gegenwärtigen Zeitpunkt planen wir diesen Kurs für alle Studierenden, die daran teilnehmen möchten und können, als Präsenzveranstaltung anzubieten. Weitere Online-Angebote werden zu Beginn des Kurses diskutiert.

Weitere Einzelheiten werden hier vor Beginn der Vorlesung veröffentlicht.

Vorlesung: Donnerstags 8 – 10 Uhr, Raum SL 012
Die erste Vorlesung findet am 10.04. statt.

Übung: Mittwochs 10 – 12 Uhr, Raum SE 108
Die erste Übung findet am 16.04. statt.

Prüfung:

Zum Modul erfolgt eine modulbezogene Prüfung in der Gestalt einer Klausur über die gemeinsamen Ziele von Vorlesung und Übung (in der Regel: 90 Minuten). Die erfolgreiche Teilnahme an der Übung ist als Prüfungsvorleistung Zulassungsvoraussetzung zur Modulprüfung.

Einträge im LSF: Vorlesung und Übung

Pervasive Computing

This lecture at the Master level covers the fundamentals of past and recent pervasive computing research with a specific focus on the following areas:

  • System-support and programming abstractions for adaptive distributed applications
  • Recognition, modelling and management aspects of contextual information
  • User interface examples and guidelines for pervasive computing applications

Students participating in this course should have at least basic knowledge in the areas of networking and database technology. Knowledge in machine learning and human-computer-interaction could be beneficial but is not mandatory.

The practical exercises will focus system-support for adaptive distributed applications. As part of the exercises, students will be developing a communication middleware for spontaneously networked devices using an object-oriented programming language such as Java or C#.

Place and Time:

Lectures: Tuesdays 14 – 16 Uhr, Room SE 008
Exercises: Tuesdays 16 – 18 Uhr, Room SE 008

More Information:

To participate in the course, please register at the Moodle page of the course. The subscription password will be given out during the first lecture.

LSF entry: Lecture und Excercise

Programmieren in C/C++

Die Veranstaltung (2V+2Ü) setzt die in den vorherigen Semestern gelernten grundlegenden Konzepte und Methoden der objektorientierten Programmierung (OOP) in C++ um.

Inhalte im Einzelnen:

  • OO-Analyse, -Design und -Modellierung mit UML
  • C++ als Erweiterung von C
  • Zeigerkonzepte
  • Klassen, Klassen-Hierarchien, einfache und mehrfache Vererbung, Zugriffsschutzmechanismen, virtuelle Basisklassen, virtuelle Funktionen, statisches und dynamisches Binden, Typisierung und Typkonvertierungen
  • Funktions- und Operator-Überladen
  • Exception Handling
  • Templates
  • Modularität, Namespaces
  • Threads
  • Streams
  • Standard Template Library (z.B. Algorithmen, Iteratoren, Container)
  • kleine Projektbeispiele aus den Anwendungsbereichen der Ingenieurwissenschaften.

Die Veranstaltung findet auf deutsch statt.

Ort und Zeit:

Zum gegenwärtigen Zeitpunkt planen wir diesen Kurs für alle Studierenden, die daran teilnehmen möchten und können, als Präsenzveranstaltung anzubieten. Zusätzlich werden wir über die Moodle Seite des Kurses Videoaufzeichnungen bereitstellen, die in den vorangegangenen Semestern erstellt wurden.

Die Vorlesungen finden Donnerstags von 10.00 – 12.00 Uhr in Raum S-A 215 statt. (Deutsch)

Die Übungen finden Donnerstags von 16.00 – 18.00 Uhr in Raum S-A 215 statt. (Englisch)

Bitte melden Sie sich auf der Moodle Seite des Kurses an, damit wir Sie über etwaige Änderungen auf dem Laufenden halten können.

Das Passwort zur Selbsteinschreibung wird in der Vorlesung bekannt gegeben. Die Selbsteinschreibung ist bis Ende Oktober möglich.

Prüfung:

Um zur Prüfung zugelassen zu werden, sind 60% der möglichen Punkte in den ersten 10 Übungsaufgaben erforderlich. Bei 80-89% der Punkte erhält der Prüfling einen Notenbonus von 0,3/0,4, bei 90% der Punkte oder mehr einen Notenbonus von 0,6/0,7.

Einträge im LSF: Vorlesung und Übung

Project Group: Robolan
The initial planning of a large-scale WLAN, such as the eduroam network at our university, is a complicated task. Due to the multipath effects (e.g. reflection, refraction, diffraction, scattering) that affect RF signals as well as the complex structure of many buildings, even high-quality deployment planning tools often fail to properly predict an optimal set of positions for WLAN access points. As a result, ensuring that a particular deployment achieves the desired quality usually involves manual on site measurements with iterative refinements. In addition, since most buildings are subject to changes (e.g., removal of furniture, addition of more RF senders), the performance of deployments often degrades over time. Thus, in practice, maintaining a high-quality usually requires repeated measurements and fine-tuning.
The goal of this project group is to develop an autonomous robot platform to automate WLAN quality measurements. Besides from basic navigation functions (e.g., simultaneous localization and mapping, path planning, autonomous exploration) the platform shall encompass components to capture, store and retrieve measurements and map information as well as an application that provides a spatial visualization for network planners. The validation of the platform will be done experimentally using an existing robot in one of the buildings of the university.
From a theoretical perspective, the project group will cover basic concepts of autonomous mobile robots as well as the development of a small distributed system. The practical part will touch on a broad spectrum of hard- and software including robot control using ROS, computer vision and application development using web technologies. Students taking this course must be fluent in at least one object-oriented programming language (e.g., Python, C++ or Java) and should be able to apply their knowledge to other languages quickly. In addition, students should be able to work with Linux-based operating systems via a shell (e.g. bash, zsh). Note that after the initial introduction, we will be working most of the time in one of our labs. If you have other obligations (e.g. a daytime job), make sure to reserve enough time for the course or choose another project group that is more suited for working remotely.

The kickoff meeting for this course will take place on Tuesday, April 8th, 2025 from 8.00h to 12.00h in SA-126. The admission is managed centrally. If you have questions regarding this course, please contact Marcus Handte.

Seminar: Natural Language Processing (NLP)

Natural Language Processing (NLP) is a thriving field at the intersection of computer science, artificial intelligence, and linguistics. It focuses on enabling computers to understand, interpret, and generate human language in a way that is both meaningful and useful in modern applications.

In this seminar, we will be examining the concepts behind NLP. Hereby, we will tackle a variety of topics such as text classification, sentiment analysis, language translation, named entity recognition (NER), question-answering systems, text summarization, chatbots and conversational AI, and language model architectures like transformers.

The kickoff meeting for the seminar will take place on April 15th, from 10.00h to 12.00h in SA-126. The participation in the kickoff meeting is mandatory.

This seminar is suitable for students at the bachelor level. The students attending this seminar can prepare their material in either English or German, depending on their language preference. Please also note that the maximum number of participants is limited. If you have questions regarding this seminar, please email arman.arzani@uni-due.de.