Jens Schleusner, M. Sc.

Jens Schleusner, M. Sc.
Adresse
Schneiderberg 32
30167 Hannover
Gebäude
Raum
238
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  • Publikationsliste

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    2024


    Verfahren und Vorrichtung zur Projektion einer Lichtverteilung in die Umgebung eines Fahrzeugs. / Lampe, Sebastian (Erfinder*in); Schleusner, Jens Karsten (Erfinder*in).
    Europäisches Patentamt (EPA). Patent Nr.: EP4397543A1. Juli 10, 2024.

    Publikation: Schutzrecht/PatentPatent

    Ethernet-based lighting-architecture: Image stabilization for high-resolution light functions. / Pfleiderer, Richard; Schleusner, Jens Karsten; Blume, Holger Christoph et al.
    2024. 1-29 Automotive Ethernet Congress, München, Bayern, Deutschland.

    Publikation: KonferenzbeitragVortragsfolienForschungPeer-Review

    PTP-Synchronized Tri-Level Sync Generation for Networked Multi-Sensor Systems. / Riggers, Christoph; Schleusner, Jens; Renke, Oliver et al.
    2024 IEEE 30th International Conference on Embedded and Real-Time Computing Systems and Applications (RTCSA). 2024. S. 91-96.

    Publikation: Beitrag in Buch/Bericht/Sammelwerk/KonferenzbandAufsatz in KonferenzbandForschungPeer-Review

    Sub-Microsecond Time Synchronization for Network-Connected Microcontrollers. / Schleusner, Jens; Fahnemann, Christian; Pfleiderer, Richard et al.
    2024 IEEE International Conference on Consumer Electronics (ICCE). 2024. (Digest of Technical Papers - IEEE International Conference on Consumer Electronics).

    Publikation: Beitrag in Buch/Bericht/Sammelwerk/KonferenzbandAufsatz in KonferenzbandForschungPeer-Review


    2023


    Synthetic Aperture Radar Algorithms on Transport Triggered Architecture Processors using OpenCL. / Rother, Niklas; Mätzner, Leonard; Jääskeläinen, Pekka et al.
    Proceedings of the International Radar Conference 2023. 2023. (Proceedings of the IEEE Radar Conference).

    Publikation: Beitrag in Buch/Bericht/Sammelwerk/KonferenzbandAufsatz in KonferenzbandForschungPeer-Review

    Dynamic Model-Based Safety Margins for High-Density Matrix Headlight Systems. / Schleusner, Jens; Blume, Holger; Lampe, Sebastian.
    in: IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems, Jahrgang 24, Nr. 7, 07.07.2023, S. 7296-7305.

    Publikation: Beitrag in FachzeitschriftArtikelForschungPeer-Review


    2019


    Probabilistic 3D Point Cloud Fusion on Graphics Processors for Automotive (Poster). / Behmann, Nicolai; Cheng, Yihan; Schleusner, Jens Karsten et al.
    22th International Conference on Information Fusion (FUSION). IEEE Computer Society, 2019. 9011304.

    Publikation: Beitrag in Buch/Bericht/Sammelwerk/KonferenzbandAufsatz in KonferenzbandForschungPeer-Review

    Deep Learning Based Classification of Pedestrian Vulnerability Trained on Synthetic Datasets. / Schleusner, Jens; Neu, Lothar; Behmann, Nicolai et al.
    2019 IEEE 9th International Conference on Consumer Electronics (ICCE-Berlin): Proceedings. Hrsg. / Gordan Velikic; Christian Gross. Institute of Electrical and Electronics Engineers Inc., 2019. S. 353-356.

    Publikation: Beitrag in Buch/Bericht/Sammelwerk/KonferenzbandAufsatz in KonferenzbandForschungPeer-Review


  • Forschungsprojekte

    Fahrerassistenzsysteme

    • Verlässliche Mobilität: Mobiler Mensch im Spannungsfeld zwischen Autonomie, Vernetzung und Security
      Die Mobilität der Zukunft basiert wesentlich auf dem hochautomatisierten Fahren und damit auf verlässlichen „Advanced Driver Assistance Systems“ (ADAS). Diese Fahrerassistenzsysteme benötigen eine zuverlässige Erfassung der Umwelt durch die Sensoren der Fahrzeuge, um die erforderliche Verlässlichkeit zu erreichen. Neben Radar- und Lidar-Sensoren verfügen moderne Fahrzeuge über eine Vielzahl von Kameras, die geometrische und semantische Informationen zur Umgebung bereitstellen. Diese verschiedenen Datenströme werden im Anschluss von Datenfusionsalgorithmen auf Fahrzeuginterner Hardware weiterverarbeitet. Zur Berechnung verlässlicher Ergebnisse muss das Gesamtsystem der Signalverarbeitung aus Hardware und Software verlässlich sein. Das Fachgebiet Architekturen und Systeme des IMS wird im Rahmen des Projektes „Mobiler Mensch“ zu diesen Teilaspekten eines Systems zur verlässlichen Datenverarbeitung forschen.
      Leitung: Prof. Dr.-Ing. Holger Blume
      Team: Jens Schleusner, M.Sc.
      Jahr: 2017
      Laufzeit: 2017-2019

    Systementwurf

    • KIBI - KI-basierte Oberflächen-Inspektion & automatisierte Schadenserkennung für die KFZ-Begutachtung
      Gemeinsam mit Dream Chip Technologies und der claimbird GmbH arbeitet das Institut für Mikroelektronische Systeme an der nächsten Generation der KFZ-Begutachtung. Das Entwicklungsziel: Eine KI-gestützte Oberflächen-Inspektionslösung mit automatisierter Schadenserkennung durch die Fusion von Computer Vision und Tiefendaten.
      Leitung: Prof. Dr.-Ing. Holger Blume
      Team: D. Langhorst, J. Schleusner
      Jahr: 2025
      Förderung: Europäischen Fonds für regionale Entwicklung (EFRE), Land Niedersachsen
      Laufzeit: 2025-2027