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Recherche Owli-AI
Recherche
Nous étudions comment rendre accessibles les supports pédagogiques visuels et comment les images de caméra peuvent aider à s’orienter.
Axes de recherche
Nos sujets de recherche
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01
Comment rendre les schémas et diagrammes accessibles ?
Nous étudions leur restitution en texte, audio ou représentation tactile, avec la Pattern Collection pour les supports pédagogiques et le projet financé IncluLearn.AI.
Fig. 6 Diagramme de classes UML généré.
Figure issue de Diethelm Bienhaus; Michael Kreutzer (2026).
Voir la figure et la publication: A Pattern Collection for Generating Accessible Teaching Materials for Blind and Visually Impaired Students in Computer Science and Electrical Engineering -
02
Comment produire des données pour détecter les trottoirs ?
La contribution aux ateliers ECCV de 2026 étudie l’annotation automatique de scènes piétonnes. Way-Buddy expérimente la détection des trottoirs avec des indications sonores de direction.
Fig. 2 Comparaison des annotations acceptées et rejetées dans le jeu BGH après post-traitement.
Figure issue de Justine Buss; Michael Kreutzer; Seyed Eghbal Ghobadi (2026).
Voir la figure et la publication: Open-Vocabulary Annotation for Pedestrian Scene Understanding under Domain Shift
Les applications et démonstrateurs permettent des essais pratiques et des retours d’utilisateurs. Leurs pages détaillées décrivent les fonctions, la maturité et les liens avec la recherche.
Parcours scientifique
Du mémoire de licence aux ateliers ECCV, puis au prix de l’innovation
Le travail de Justine Buss illustre comment un mémoire peut devenir une contribution scientifique publiée et un résultat visible pour Owli-AI.
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Mémoire de licence
Le point de départ est le mémoire de Justine sur la vision par ordinateur d’assistance et l’annotation de scènes centrée sur les piétons.
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ECCV Workshops 2026
Les résultats ont été développés dans la contribution « Open-Vocabulary Annotation for Pedestrian Scene Understanding under Domain Shift ».
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Karl-Heinz Lust Innovationspreis
Le 1er octobre 2026, ce mémoire a reçu le Karl-Heinz Lust Innovationspreis de la THM.
Projets
Tous les projets-
IncluLearn.AI – Génération de supports pédagogiques scientifiques et techniques accessibles par IA
IncluLearn.AI développe un processus fondé sur l’IA qui analyse sémantiquement des contenus visuels scientifiques et techniques complexes pour produire des représentations accessibles en texte, audio et formats tactiles.
Projet financé de recherche et de transfert
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AHRUS Audible High Resolution Ultrasonic Sonar
AHRUS est un prototype de recherche pour soutenir l’écholocation humaine avec des ultrasons audibles, décrit dans la publication HCII de 2018.
Prototype
Publications
Toutes les publications-
A Pattern Collection for Generating Accessible Teaching Materials for Blind and Visually Impaired Students in Computer Science and Electrical Engineering
Pattern Languages of Programs, People and Practices (EuroPLoP 2025), LNCS 16494, Springer (2026) - Paper
Diethelm Bienhaus; Michael Kreutzer
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Open-Vocabulary Annotation for Pedestrian Scene Understanding under Domain Shift
ECCV 2026 Workshops · ACVR & CDEL (2026) - Contribution à un atelier
Justine Buss; Michael Kreutzer; Seyed Eghbal Ghobadi
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A Framework for Developing Modular Mobility Aids for People with Visual Impairment: An Indoor Navigation Use Case
(2023) - Paper
Florian von Zabiensky; Grigory Fridman; Oguz Ozdemir; Sebastian Reuter; Michael Kreutzer; Diethelm Bienhaus
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An Electronic Guide Dog for the Blind based on Artificial Neural Networks
(2021) - Paper
S. Lopatin; F. v. Zabiensky; M. Kreutzer; K. Rinn; D. Bienhaus
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Ultrasonic Waves to Support Human Echolocation
HCII (2018) - Paper
Florian von Zabiensky; Michael Kreutzer; Diethelm Bienhaus
Résumés audio
La recherche en audio
Les résumés audio générés par IA avec NotebookLM proposent un accès complémentaire aux projets de recherche et publications. Des chansons sont également disponibles sur la même page.