Examensarbete (30 HP): Semantisk segmentering och klassificering av sjöbotten för Autonoma Undervattensfarkoster i Linköping

Dynamics, ett affärsområde inom Saab, erbjuder understödsvapen, missiler, torpeder, sensorer, obemannade undervattensfarkoster och kamouflagesystem för försvarsmarknaden. Produktportföljen innefattar även produkter för den civila säkerhetsmarknaden såsom fjärrstyrda undervattensfarkoster till oljeindustrin och kärnkraftverk.

Examensarbetet kommer att utföras på sonarsektionen som idag består av 15 medarbetare. Sektionen arbetar med målsökare, zonrör och andra sonarsystem, minsensorer, signaturmätningar och simuleringar.

På senare år har stora framsteg gjorts inom Deep Learning med semantisk segmentering för bildigenkänning. Semantisk segmentering med Deep Learning används idag i självkörande bilar för t.ex. hinderundvikning och annan beslutsfattning. Idag saknar vi kartor över en stor del av världens hav. Detta i kombination med begränsade kommunikationsmöjligheter under vatten ställer krav på att små obemannade undervattensfarkoster kan vara autonoma. Klassificering av bottentyper kan potentiellt användas för att förbättra autonomi för undervattensfarkoster.

Examensarbetet går ut på att analysera och utvärdera om Deep Learning-metoder för semantisk segmentering och klassificering kan användas för att klassificera akustisk bilddata från sjöbotten bättre än tidigare lösningar som bygger på statistiska metoder. Den akustiska datan är insamlad med ett SAS-system (Synthetic Aperture Sonar). SAS-system kan användas för att bygga högupplösta kartor av havsbotten.    

Vi söker dig/er med intresse för maskininlärning. Lämplig utbildning är civilingenjör/magister med inriktning mot maskininlärning, signalbehandling, bildbehandling eller liknande.

Har du erfarenhet av något av följande områden är detta meriterande;

 - Python

- C/C++/C#

- Bildbehandling

- Maskininlärning

- Deep Learning

Placeringsort är Linköping.

Urval och intervjuer sker löpande så skicka in din ansökan så snart som möjligt.

Välkommen med din ansökan!