Zahn Klaus HSLU T&A

Prof. Dr. Klaus Zahn Klaus Zahn

Co-Leiter CC Intelligent Sensors and Networks

Zahn Klaus HSLU T&A

Hochschule Luzern – Technik & Architektur

Raum D309
Technikumstrasse 21
6048 Horw


Institut für Elektrotechnik IET

CC Intelligent Sensors and Networks

Co-Leiter CC Intelligent Sensors and Networks

Dozent

Leiter Forschungsgruppe

+41 41 349 35 73

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Biografie

Dozent für Physik und Echtzeitbildverarbeitung
Anwendungsorientierte Forschung und Entwicklung im Bereich Bildverarbeitung und Mustererkennung

 

Januar 2013 – Heute
Hochschule Luzern, Leiter der Forschungsgruppe Vision Systems & Mobile Robotics.

 

Januar 2009 – Heute
Hochschule Luzern, Hauptamtlicher Dozent (seit Jan 2011) für Physik und Bildverarbeitung
Anwendungsorientierte Forschung & Entwicklung im Bereich Videoverarbeitung und Mustererkennung.

 

September 2000 – Dezember 2008
Ascom AG, Mägenwil, Leiter des Fachbereiches Mustererkennung
Software- und Algorithmenentwicklung für computergestützte Bild- und Videoanalyse.

 

Februar 1997 – August 2000
Universität Konstanz, Wissenschaftlicher Mitarbeiter
Leiter einer Forschungsgruppe mit Arbeiten zur Analyse von Polymersystemen mittels Bildverarbeitung und optischer Methoden.

 

1993 – 1997
Institut Charles Sadron, Strasbourg, Promotion in Physik
Experimente zur videomikroskopischen Beobachtung von Mikroteilchen: Entwicklung von echtzeitfähigen Bildverarbeitungsalgorithmen zur Analyse der Teilchenbewegung.

 

1992 – 1993
Max Planck Institut, Grenoble, Diplom in Physik
Experimentelle Arbeiten zur Strömungsmechanik von langen Stäben.

Fächer
  • Echtzeitbildverarbeitung
  • Angewandte Robotik
  • Product Development Project
  • Industrie 4.0 Basics
  • Mathematik & Physik Technik 1+2

Projekte

Forschungsprojekte

  • iLux: Digitales Untersuchungsgerät für die Dermatologie
  • Virtuelles Gehen
  • Virtuelles Gehen
  • Vision-basierte Schüttgutzählung
  • Vision-basierte Schüttgutzählung
  • Sensor zur Proaktiven Regelung an Drehflügeltüren
  • ReInvent
  • Virtuellen Gehen - Usability
  • Virtuellen Gehen - Usability
  • Virtuelles Gehen - Musik
  • Beckenbewegung
  • Leading House Asia 2 - Development of Intelligent Camera
  • ICARUS - Intelligent Camera and Radar fUsion Sensor
  • Fein-granulare Fahrzeugklassifikation basierend auf Fahrzeugteilen
  • Schüttgut Erkennung
  • Miniaturized 3D TOF multipixel sensor with integrated object recognition for industrial automation
  • Low-Cost High-Performance Intelligent Camerafor Space Debris Mitigation
  • Axentless Speech Rehabilitation System ASRS - Markteinführung
  • Robotergesteuerter Präzisionsmontagearbeitsplatz
  • ToF Cube
  • Automatisierte Rüst- und Produktionsprozesse in der Knickarmrobotik unter erhöhter Genauigkeit
  • Axentless Speech Rehabilitation System ASRS
  • Vision-basierte Fahrzeugklassifikation
  • Embedded Vision HW-Plattform
  • Einsatz von Vision-Sensorik zur bedarfsgerechten Steuerung von Strassenbeleuchtungen
  • Kontaktlose Achserfassung für die Verkehrsüberwachung
  • VisoRob
  • VisoRob
  • KTI-Time-of-Flight
  • Inspektion von Hochspannungsleitungen
  • KTI AIONAV4VIP
  • Time-of-Flight for Person Counting
  • Smart Person Counter
  • StereoNavigator

Publikationen und Präsentationen

Publikationen und Präsentationen - Buch/Katalog

  • Kaas, Christian; Luettin, Juergen; Mattone, Raffaela & Zahn, Klaus (2002). Evaluation of a self-learning event detector. in Video-Based Surveillance System. Boston, MA: Springer.

Publikationen und Präsentationen - Artikel, Rezension; peer reviewed

  • Caduff, Andreas; Zahn, Klaus; Flaig, Patrick; Hofstetter, Jonas & Rechsteiner, Martin (2022). Disentangling Convolutional Neural Network towards an explainable Vehicle Classifier. 2022 International Conference on Digital Image Computing: Techniques and Applications (DICTA), doi: 10.1109/DICTA56598.2022.10034615
  • Caduff, Andreas; Zahn, Klaus; Bucher, Peter; Hofstetter, Jonas & Rechsteiner, Martin (2021). Exploring the Limits of Vanilla CNN Architectures for Fine-Grained Vision-Based Vehicle Classification. SpringerLink [Elektronische Daten] / Springer Science+Business Media, 202-212.
  • Bernoulli, Thomas; Krammer, Martin; Walder, Ulrich; Dersch, Ulrich & Zahn, Klaus (2011). Improvement of inertial sensor based indoor navigation by video content analysis. IEEE Xplore, 1-9.
  • Wassner, Jürgen; Zahn, Klaus & Dersch, Ulrich (2010). Hardware-Software Codesign of a tightly-coupled Coprocessor for Video Content Analysis. Proc. of the 2010 IEEE Workshop on Signal Processing Systems, 87. doi: 10.1109/SIPS.2010.5624770

Publikationen und Präsentationen - Artikel, Rezension; not peer reviewed

  • Bucher, Peter; Caduff, Andreas & Zahn, Klaus (2019). Fahrzeuge visuell klassifizieren: Ein erneuter Paradigmenwechsel? Bulletin SEV/VSE - Electrosuisse, 1.
  • Dersch, Ulrich & Zahn, Klaus (2017). Achszahlen genauer bestimmen, Medienmitteilung. HSLU Magazin, 1-2.
  • Zahn, Klaus (2017). Genauer Achsen zählen. Bulletin SEV/VSE - Electrosuisse, 1.

Publikationen und Präsentationen - Präsentation (Tagungsbeitrag/Referat/Vortrag)

  • Wassner, Jürgen & Zahn, Klaus (06.11.2023). Weltraummüll mit künstlicher Intelligenz entsorgen. Themenabend der AGL, Horw.
  • Zahn, Klaus; Caduff, Andreas; Bucher, Peter; Hofstetter, Jonas & Rechsteiner, Martin (18.04.2020). Fine-grained Vision-based Vehicle Classification. International Conference on Advances in Signal Processing and Artificial Intelligence, Online.
  • Bucher, Peter; Caduff, Andreas & Zahn, Klaus (05.02.2020). Vision-basierte Fahrzeugklassifikation. 5. F&E-Konferenz zu Industrie 4.0, Zürich.
  • Zahn, Klaus (24.01.2019). IRIS-Eye: Sensor Innovation für Smart City Applikationen. F&E-Konferenz zu Industrie 4.0, Rapperswil.
  • Zahn, Klaus (09.11.2018). Iris Eye – die Innovation für die öffentliche Beleuchtung. DSV-Forum, Olten.
  • Bernoulli, Thomas; Dersch, Ulrich; Krammer, Martin; Walder, Ulrich & Zahn, Klaus (13.09.2011). Positioning and Tracking of Deployment Forces Combining an Autonomous Multi-Sensor System with Video Content Analysis. 11th Future Security : Security Research Conference, Berlin, Germany.