Dr.-Ing. Christian Müller

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Publikationen

Robust Collaborative Perception: Combining Adversarial Training with Consensus Mechanism for Enhanced V2X Security
Atanas Poibrenski; Farzad Nozarian; Farzaneh Rezaeianaran; Christian Müller
In: IEEE IV-2025. IEEE Intelligent Vehicles Symposium (IV-2025), June 22-25, Cluj-Napoca, Romania, IEEE Xplore, 2025.
HD-VoxelFlex: Flexible High-Definition Voxel Grid Representation
Igor Vozniak; Pavel Astreika; Philipp Müller; Nils Lipp; Christian Müller; Philipp Slusallek
In: VISIGRAPP (4): VISAPP. International Joint Conference on Computer Vision, Imaging and Computer Graphics Theory and Applications (VISIGRAPP-2024), SCITEPRESS, 2024.
Reliable Student: Addressing Noise in Semi-Supervised 3D Object Detection
Farzad Nozarian; Shashank Agarwal; Farzaneh Rezaeianaran; Danish Shahzad; Atanas Poibrenski; Christian Müller; Philipp Slusallek
In: Proceedings of the IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) Workshops. CVPR Workshop on Learning with Limited Labelled Data for Image and Video Understanding (L3D-IVU-2023), located at 2023 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition, June 19, Vancouver, Canada, Pages 4981-4990, IEEE, 6/2023.

BERTHA
BEhavioural Replication of Human drivers for CCAM
Das Horizon Europe Projekt BERTHA wurde am 22. und 24. November in Valencia, Spanien, gestartet. Das Projekt wurde von der Europäischen Kommission mit 7.981.799,50 € gefördert, um ein…
B5GCyberTestV2X
Beyond 5G Virtuelle Umgebung für Cybersicherheitstests von V2X-Systeme
Das übergeordnete Ziel des Projekts ist es, durch die Entwicklung einer virtuellen Umgebung für Cybersecurity-Tests von V2X-Systemen in 5G- und Beyond-5G-Szenarien (B5GCyberTestV2X) sicheres und…
MOMENTUM
Robustes Lernen mit Hybrider KI für vertrauenswürdige Interaktion von Menschen und Maschinen in komplexen Umgebungen
MOMENTUM ist ein Forschungsprojekt, das sich dem Themengebiet TRUSTED-AI widmet und darauf abzielt, die Entwicklung und Anwendung von künstlicher Intelligenz durch die Integration von Robustheit und…
BSI_SiKI2
Studie: Sicherheit von KI-Systemen - TP 2: Symbolische und Hybride KI-Methoden
Das Bundesamt für Sicherheit in der Informationstechnik (BSI) hat eine Studie zum Thema „Sicherheit von KI-Systemen: Symbolische und Hybride KI-Methoden“ in Auftrag gegeben. Die Studie erfasst den…
KAI
KI-gestützter Assistent zur Interieurentwicklung
Im Rahmen des Forschungsprojektes „KI-gestützter Assistent zur Interieurentwicklung“ (KAI) soll ein Entwicklungswerkzeug entstehen, welches KI-Methoden nutzt, um den Entwickler im Entwicklungsprozess…