Skip to content Go to main navigation Go to language selector
Saab Global
student.jpg

Examensarbete, 30 hp: Skillnadsdetektion i sonarbilder

Linköping,
Sweden
Closing date: 30 November 2024

Vi söker dig som vill vara med och utveckla förmågan hos våra autonoma undervattensfarkoster.

Din profil

Bakgrund

På affärsområdet Underwater Systems i Linköping utvecklar och provar vi sensorer och farkoster relaterat till undervattensakustik för flera olika sorters civila och militära undervattensprodukter. Autonoma undervattensfarkoster (AUVer) använder sig av akustisk information från sonar för att skaffa sig information om sin omgivning och för att kommunicera med andra farkoster.

Sonarbilder från AUVer används för att analysera havsbotten i både civila och militära tillämpningar tex korallrevsinspektion, hamninspektion, geografiska kartläggningar etc. En viktig del i sonarbildsanalysen är att kunna utföra skillnadsdetektion, dvs att kunna avgöra hur ett område avbildat av sonarsystemet har ändrats mellan avbildningstillfällen. Du kommer att få jobba med en av våra AUVer utrustad med en högupplöst syntetisk apertursonar (SAS) som används för bland annat bottenkartering och mindetektion.

Bakgrundsreferenser för skillnadsdetektion med sonar:

A. Crawford et al., Improvements to Automated Change Detection Tools for SAS Images, OCEANS 2022, Hampton Roads, Hampton Roads, VA, USA, 2022, pp. 1-6, doi: 10.1109/OCEANS47191.2022.9977271.

Beskrivning av examensarbetet

Examensarbetet syftar till att ta fram en metod för att detektera skillnader mellan sonarbilder som avbildar samma område. Målet är att ta fram ett system som automatiskt kan utföra skillnadsdetektion i sonarbilder för att underlätta analysen för en mänsklig operatör. Detektionen skall detektera om det tillkommit eller försvunnit objekt eller förändringar i bottenkaraktären från det avbildade området.

Frågeställningar i projektet:

  • Vilken/vilka typer av metoder är lämplig för skillnadsdetektering i sonarbilder?
  • Implementering och utvärdering av metodens robusthet.

Uppdraget är tänkt som ett examensarbete om 30 HP för 1 person.

Din profil

Vi söker dig/er med intresse för signalbehandling, bildbehandling, maskininlärning, AI och programmering.  Lämplig utbildning är civilingenjör/magister med inriktning mot teknisk fysik, teknisk matematik, elektroteknik, maskininlärning eller liknande.

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

  • Matlab/Python
  • Autonoma system
  • Bildbehandling
  • Maskininlärning
  • AI
  • Linux
  • Keras/Tensorflow/Pytorch/PySpark

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.

Vad du blir en del av

Bakom våra innovationer finns alla de som har gjort det möjligt. Modiga pionjärer och kluriga tänkare. Vardagshjältar och kreativa problemlösare. De som delar djup kunskap och de som utforskar nya områden. Och alla däremellan.

Här har du chansen att påverka och bidra på ditt unika sätt. Allt från att utveckla kod och bygga imponerande försvars- och säkerhetslösningar till att ta en kaffe med en kollega. Varje bidrag räknas. Vi ger dig möjlighet att anta utmaningar och skapa smarta innovationer. I vår vänliga och tekniksmarta värld finns plats för dig att växa. Vi finns här för att tillsammans skapa trygghet för människor och samhällen.

Saab är ett ledande försvars- och säkerhetsföretag med uppdrag att hjälpa nationer att skydda sin befolkning och bidrar till trygghet för människor och samhällen. Med 23 000 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

Sista ansökningsdag
30-11-2023

Kontaktperson

Fredrik Nilsson, Chef
0734 18 13 62

Per Abrahamsson, handledare
073-419 35 85

Louise Fuchs, handledare
073-418 52 78

Skicka med studieintyg/kursutdrag i din ansökan.

Vänligen observera att vi arbetar med löpande urval och tjänsten kan komma att tillsättas innan sista ansökningsdatum har gått ut.