Ganesh Kandula

Automotive Sensor Data processing Software: C++, ATDF, Git, Jira - Working on processing the sensor data to get the environmental graph and display it on the car's display screen

Entwicklung eines Neuronalen Netzwerkmodells zur Vorhersage der Trajektorien von Fußgängern und Anwendung des Konzepts der Datenparametrisierung Werkzeug: Python[Keras, TensorFlow, Opencv, Numpy] - Training von NN (LSTM) zur Vorhersage der Trajektorievorhersage von Fußgängern - Wenden Sie das Konzept der Datenparametrisierung an und trainieren Sie NN auf parametrisierten Daten - Erzeugen Sie die zusätzlichen Trajektorie-Daten mit der Hilfe der Parametrisierung und trainieren Sie NN auf diesen Daten

Verkehrsdaten-Parametrisierung für ADAS-Datenerfassung Aufgabe: Entwicklung einer Methode zur Erfassung von Verkehrsdaten unter Anwendung der Datenparametrisierung (Patent von FEV Europe GmbH) Werkzeuge: Python[Kears, TensorFlow, OpenCV, Numpy] - Erkennen und Extrahieren der Trajektorien der Verkehrsteilnehmer - Anwenden des Konzepts der Datenparametrisierung - Erzeugen Sie mit Hilfe der parametrisierten Dateien eine realitätsnahe Animation

Praktikum in künstlicher Intelligenz und ADAS Werkzeuge: Python, DYNA4, MATLAB - Einrichten der Python-Umgebung und Ausführen der vorentwickelten Algorithmen wie Fußgängerverfolgung, LSTMS für die Trajektorievorhersage von Fußgängern, Schätzung der menschlichen Pose in LINUX OS - Erkennung und Verfolgung von Objekten (Autos/Fußgänger) mit Hilfe von vortrainierten DNN wie YOLO, RetinaNET, Faster RCNN - Zusätzliche Unterstützung der Simulation von ADAS-Platooning mit CACC-Controller im DYNA4-Simulator

Software-Werkzeugentwicklung für Bildverarbeitung und Objekterkennung im FMVSS-Projekt Software: Python[Opencv, Numpy] - Anwendung der Konzepte der Bildverarbeitung und Objekterkennung auf das gegebene Eingangsvideo - Erkennen der vordefinierten Ereignisse im Video (Türöffnung, eingeschaltete Motorleuchte, Aktivierung des Rückwärtsgangs, Bildanzeige auf dem Bildschirm der Rückfahrkamera) - Geben Sie die Bildnummern an, bei denen diese Ereignisse auftreten

Konzeptentwicklung für statische Verkehrsdatenerfassung - Verstehen verschiedener Verkehrsdatenparameter und Datenerfassungsmethoden - Forschung zu einem anderen öffentlich geförderten Projekt zur Verkehrsdatenerhebung in Deutschland, Europa und dem Rest der Welt - Ein Konzept, das unter Berücksichtigung rechtlicher Fragen entwickelt wurde, indem die Art der für die Datenerfassung erforderlichen Sensoren, die Sensorarchitektur und die Verschlüsselung der aufgezeichneten Sensordaten definiert wurden

Verkehrsvideoanalyse von Kreuzungen für kritische Abbiegesituationen Situationen mit Fußgängern und Fahrrädern an Kreuzungen Werkzeug: Python[Opencv, Numpy] - Erkennung der Verkehrsteilnehmer und Verfolgung der von den Verkehrsteilnehmern erzeugten Trajektorien - Schätzen Sie den Radius der von den Verkehrsteilnehmern genommenen Trajektorien - Diese Parameter werden berichtet und bei der Auswahl der Sensoreigenschaften verwendet

Statische Analyse der Antriebswelle mit Kardangelenk Aufgabe: Analyse der auf die Abtriebswelle wirkenden Belastung mit einem Kardangelenk aus verschiedenen Werkstoffen Werkzeug: Solidworks - Entwickeln Sie ein 3D-Modell der Antriebswelle - Wenden Sie mithilfe der statischen Analyse Lasten auf die Antriebswelle an - Analyse mit verschiedenen Materialien anwenden - Berichten Sie über die am besten geeigneten Materialien für die gegebene Konstruktion

Modellierung und Strukturanalyse von Scheibenbremsen Werkzeuge: CATIA, ANSYS - Konstruieren Sie ein 3D-Modell einer Scheibenbremse in CATIA - Anwenden unterschiedlicher Materialeigenschaften auf die entwickelte Scheibenbremse - Wenden Sie die auf die Scheibenbremse wirkenden Lasten an und führen Sie eine Elementanalyse in ANSYS durch - Geben Sie das am besten geeignete Material in dem ausgewählten Material an, das eine bessere Belastungsfähigkeit haben kann

Industrielle Ausbildung - Erleben Sie den Arbeitsablauf in einem Wärmekraftwerk - Erfahren Sie mehr über Kohleaufbereitung, thermische Kessel, Axialturbinen und Transformatoren

Industrielle Ausbildung Aufgabe: Erkundung der in der Stahlindustrie verwendeten Werkzeuge und Methoden - Erforschen Sie die Methoden, die bei der Produktion von Stahlwerken angewendet werden - Anwendung des Walzens und Schmiedens für Stahlmetall - Vollständiger Prozessablauf der Stahlindustrie

- Schwerpunkte Fahrzeugsicherheit im Automobilbereich - Hauptthemen sind Integrale Sicherheit und Fahrerassistenzsysteme, Sensorik und Signalverarbeitung, Antriebsstrang, Automobilradar, Fahrdynamik, Automobilelektronik, Fahrzeug-Crash-Mechanik - Softwares: MATLAB, Python, Solidworks

- Bachelor-Ausbildung im Maschinenbau - Kenntnisse in Mathematik, Physik, Mechanik, Gießen, Schweißen, Thermodynamik, Strömungsmechanik, Mechanische Zeichnungen, Hydraulische Maschinen, I.C.-Motoren, Finite-Elemente-Mechanik, Mechatronik, Automobil - Software: CATIA, CAD, ANSYS, C-Programmierung

- Verfolgt in Mathematik, Physik und Chemie - Zusätzlich erworbene Kenntnisse in Sanskrit und englische Kommunikationsfähigkeiten

- School education in different levels of subjects with Mathematics, Physics, Social - Classes for different languages like Telugu, Hindi, and English - Extra skill development classes like physical education, drawing, essay writing, and karate classes