Fahrerassistenzsysteme – Sensorik
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Analyse psychophysiologischer Reaktionen zur Fahrerzustandsanalyse

Fahrerzustandserkennung

Automotive Health – Gesundheitsmonitoring im Fahrzeug

Am Fraunhofer IIS entwickeln wir Lösungen für die digitale Gesundheitsversorgung im Auto mithilfe der Analyse menschlicher Affekte, wie Stress, Emotionen und Müdigkeit. Unser Fokus liegt dabei auf der Echtzeitanalyse des Fahrerverhaltens am Steuer, der Fahrerzustandserkennung und der Ableitung psychophysiologischer Reaktionen. Als Technologien nutzen wir dazu sowohl biomedizinische Sensorik, kamerabasierte Gesichtsanalyse als auch Wearables.

Unser Ziel ist die Fusion der Sensordaten verschiedener Modalitäten, wie bspw. Mimik, Herzfrequenz, Daten des Fahrzeugs.

Gerne erstellen wir zusammen mit ihnen ein individuelles Studiendesign, um umfangreiche Datensets für das Gesundheitsmonitoring im Auto zu generieren.


Unser Dienstleistungsportfolio im Bereich der Fahrerzustandserkennung

  • Wir sind ein unabhängiges Forschungsinstitut mit flexiblen Netzwerkstrukturen und umfangreicher Infrastruktur
    • Testlabor
    • Fahrsimulator mit umfangreicher Ausstattung
    • Referenzsysteme zur Überwachung des Fahrerzustands
  • Kernkompetenzen in den Bereichen Psychologie, Kardiologie und Neurologie
  • 100%ige Transparenz – keine Black Box: Der Kunde erhält sämtliche Daten und eine wissenschaftliche Auswertung
  • Langjährige Erfahrung in der Sensorentwicklung und -integration sowie in der Signalanalyse

Unser Portfolio

 

Analyse psychophysiologischer Reaktionen in bestimmten Situationen

Kundenspezifische
Studien für das Gesundheitsmonitoring im Auto

Wir bieten umfassende individuelle Studien unter Berücksichtigung kundenspezifischer Ziele und Anforderungen

 

Messung psychophysiologischer Daten zur Detektion psychischer Überlastung

Multimodale Datenbank zur Fahrerzustandserkennung

Wir arbeiten an der Implementierung einer umfangreichen Datenbank auf Basis psychophysiologischer Daten zur Messung psychischer Überlastung

 

Ballistokardiogramm, multimodale Datenfusion und -analyse

Fusion multimodaler Sensordaten zur Fahrerzustandserkennung

Die Fusion multimodaler Daten liefert Informationen zu Merkmalen wie Müdigkeit, Stress, Aufmerksamkeit und anderen körperlichen Zuständen des Fahrers

Produkte und Technologien

 

SEMULIN – natürliche, multimodale Interaktion für automatisiertes Fahren

Entwicklung einer selbstunterstützenden, natürlichen Mensch-Maschine-Schnittstelle für automatisiertes Fahren mithilfe multimodaler Ein- und Ausgabemodalitäten, wie Mimik, Gestik, Blick und Sprache.

 

SHORE®Drive

Der SHORE© Drive-Simulator analysiert das Fahrerverhalten am Steuer in Echtzeit und liefert Informationen über dessen emotionalen Zustand (z. B. Stress, Müdigkeit).

 

Anonymisierte Gesichts- und Mimikanalyse in Echtzeit

 

Unsere Gesichtserkennungs- und Analysesoftware SHORE® bildet die Basis für viele Anwendungsszenarien, in denen es wichtig ist, Informationen über Stimmungen zu erhalten.

 

Integrierte Vitalsensorik

Anpassung und Integration von Sensorsystemen für bestimmte Zielgruppen und Anwendungsszenarien

 

 

KI-basierte Analyse multimodaler medizinischer Daten

Sensordatenfusion und multimodale Biosignalanalyse (z.B. Blutdruck, Herzfrequenz, metabolische Parameter, wie Glukose, und Anamnesedaten)

 

Mobile Sensordaten-analyse aus Wearables

Mithilfe KI-basierter Algorithmik, Biosignale schnell, zuverlässig, energieeffizient und ohne Bewegungsartefakte analysieren und aufbereiten