At a glance
- Opportunity
- Master's thesis
- Location
- Linköping - Gelbgjutaregatan 2; Sweden
- Funding / pay
- Not specified by the organization
- Eligibility
- Check the qualifications in the official posting
Project description
Examensarbete, 30 hp: Automatisk extraktion av träningsdata från UAV-videoÄr du en student som är ivrig att tillämpa dina teoretiska kunskaper och nya perspektiv på verkliga utmaningar? På Saab tror vi att innovationer växer på nya idéer, och ditt examensarbete kan vara gnistan som tänder vårt nästa tekniska genombrott.Din rollVi ser det enorma värdet som studenter tillför vårt företag. Din akademiska precision, i kombination med din entusiasm för avancerad teknik, gör att du kan närma dig problem med en unik och insiktsfull lins. På Saab får du möjlighet att samarbeta med erfarna ingenjörer och specialister, få ovärderlig praktisk erfarenhet och samtidigt bidra till vår tillväxt och utveckling.BakgrundUAV (Unmanned Aerial Vehicles) används i allt större utsträckning inom både civila och militära tillämpningar för övervakning, spaning och målföljning. Vid datainsamling används ofta video, medan objektdetekteringsmodeller vanligtvis tränas på enskilda bilder. Långa videosekvenser innehåller dock stora mängder närliggande och nästan identiska bildrutor, samtidigt som relevanta objekt endast förekommer i begränsade delar av materialet.Att manuellt granska videomaterial och välja ut lämpliga bildrutor är tidskrävande. Ett okritiskt urval riskerar dessutom att skapa redundanta och obalanserade träningsdataset där vissa miljöer, objekt eller perspektiv blir överrepresenterade. Det finns därför ett behov av automatiska metoder som kan identifiera relevanta, varierade och informationsrika bildrutorBeskrivning av examensarbetetSyftet med exjobbet är att undersöka och utveckla metoder för automatiskt urval av träningsdata från UAV-video. Arbetet kan omfatta metoder baserade på bildlikhet, PCA, klustring och embeddings, samt mer avancerade metoder baserade på videomodeller, vision-language-modeller eller active learning. De utvalda delmängderna används för att träna objektdetekteringsmodeller och utvärderas på ett separat testdataset. Fokus ligger på sambandet mellan datamängd, redundans, annoteringsbehov och modellprestanda. Exempel på forskningsfrågor Hur effektivt kan UAV-video reduceras till ett mindre och mer representativt bilddataset utan att detektionsprestandan försämras? Hur presterar metoder baserade på exempelvis PCA, klustring och embeddings jämfört med videomodeller eller vision-language-modeller för att identifiera relevant och icke-redundant träningsdata? Går det att identifiera en optimal trade-off mellan datasetets storlek, annoteringskostnad och objektdetekteringsmodellens prestanda och generaliseringsförmåga? Saab Dynamics har en lång tradition inom bildbehandlingsområdet och sektionerna för bildbehandling samt optronik & bildbaserad navigering handleder årligen ett antal exjobbare inom området. I dagsläget är vi drygt 30 personer mellan sektionerna och arbetar med allt från elektrooptiska sensorer till realtidsimplementering av våra bildbehandlingsapplikationer. Din profilArbetet är lämpligt för 1-2 studenter med intresse för maskininlärning och datorseende.Du/ni är i slutet av teknisk fysik- eller datorteknik-utbildning eller motsvarande och ska påbörja ett examensarbete om 30 hp. Erfarenheter av maskininlärning, datorseende och programmering är meriterande.Vi ger dig det stöd och den vägledning du behöver för att omsätta dina teoretiska kunskaper i praktiska lösningar. Bli en drivande kraft bakom Saabs tekniska framsteg!Befattningen kräver att du genomgår och godkänns enligt vid var tid gällande bestämmelser för säkerhetsskydd. För befattningar där Saab har krav på säkerhetsklassinplacering kan, i förekommande fall, medföra krav på visst medborgarskap.Vänligen observera att vi arbetar med löpande urval och tjänsten kan komma att tillsättas innan sista ansökningsdatum har gått ut.KontaktpersonerMarcus Klomark, Sektionschef Bildbehandlingmarcus.klomark@saabgroup.com076-896 70 55 Simon Wold, Handledaresimon.wold@saabgroup.com Vad du blir en del avUpptäck oändliga möjligheter. Anta utmaningar, skapa smarta innovationer och uppgradera dina förmågor. Det här är en plats för kluriga tänkare, modiga pionjärer och alla däremellan. Tillsammans uppnår vi det extraordinära, var och en tar med sitt unika perspektiv. Varje bidrag räknas.Saab är ett ledande försvars- och säkerhetsföretag med syfte att hjälpa nationer att skydda sin befolkning och bidra till trygghet för människor och samhällen. Med 28 000 talangfulla medarbetare utvecklar Saab teknik och lösningar för en säkrare och mer hållbar värld.Saab utvecklar, tillverkar och underhåller avancerade system inom flygteknik, vapen, ledningssystem, sensorer och undervattenssystem. Saab har sitt huvudkontor i Sverige men en global verksamhet där Saab är en del av många nationers försvarsförmåga. Läs mer om oss här.
Funding and compensation
Compensation not specified. See the original posting for amounts, duration and conditions.
Eligibility and application requirements
Review the qualifications, research interests and required documents in the description above. The employer or university's original posting is the source for complete eligibility requirements.
Before you apply
0 of 4 readyA preparation checklist, saved on this device. The official posting determines eligibility and required documents.
How to apply
Submit your application through Saab's official application process before 2 Nov 2026.
Source and listing information
This opportunity is published by Saab. Read the original official posting. Conditions and availability may change; confirm them with the organization. Availability verification refers to the source check, not organization endorsement.
Report an outdated or incorrect listing