
SHARATH BABU YELAHANKA NAGARAJA
Fähigkeiten und Kenntnisse
Werdegang
Berufserfahrung von SHARATH BABU YELAHANKA NAGARAJA
- Bis heute 5 Jahre und 5 Monate, seit März 2020ISRA VISION AG
Field Application Engineer / Applikationsingenieur
- 9 Monate, Sep. 2016 - Mai 2017
Master Thesis
Deutsche Zentrum für Luft- und Raumfahrt e. V. (DLR)
Visualization, Detection & Reconstruction of Trees in fully polarimetric 3D point cloud data - Detection of the individual trees from the region of interest(e.g. forests) by applying the popular unsupervised machine learning algorithm - Mean shift clustering. Reconstruction of the individual trees from the results obtained from the clustering algorithm applied to the 3D point cloud data. - The design and implementation of an algorithm is carried out in the scripting language, Python.
- 3 Monate, Juni 2016 - Aug. 2016
Internship
Deutsche Zentrum für Luft- und Raumfahrt e. V. (DLR)
Multi-dimensional Synthetic Aperture RADAR Data Visualization and Interpretation. • Scientific research on visualization tools such as vtk, itk, paraview, etc.. • Methods to read and visualize the synthetic aperture radar raw data files ( extension: .dat, .rat) in a Python IDE. • Visualization of the circular SAR tomography using Viz. Tool:- VAA3D, Pov-Ray. • Developing the real world environment using graphics and animation tool: Pov-Ray
- 5 Monate, Okt. 2015 - Feb. 2016
Internship in Image Processing
Technische Universität Chemnitz
Pedestrian Detection using the Bayesian Classifier from the large images dataset (Grayscale). In this Project, learned how to train the classifier with the images dataset utilizing the Open CV libraries and to detect the Pedestrian in the given training and test dataset. And successfully completed project with the good results by developing C# programming in Visual Studio IDE.
Ausbildung von SHARATH BABU YELAHANKA NAGARAJA
- 3 Jahre und 9 Monate, Dez. 2013 - Aug. 2017
Information and Communication Systems
Technische Universität Chemnitz
Computer Vision, Image Processing & Pattern Recognition, Aerospace Remote Sensing, Digital Signal Processing, Multi- Sensorial Systems.
Sprachen
Englisch
Fließend
Deutsch
Gut
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