Jonas
Hofstetter
Jonas Hofstetter
Hofstetter Jonas HSLU T&A
Dozent
Biografie
Berufliche Tätigkeiten
- Seit 2023: Co-Leiter Forschungsgruppe HSLU
- 2014 - 2023: Senior Wissenschaftlicher Mitarbeiter HSLU
- 2011 - 2014: Wissenschaftlicher Mitarbeiter HSLU
- 2008 - 2011: Entwicklungsingenieur Roche Diagnostics AG
- 2007: Auftragsentwickler Tersuisse Multifils SA
- 2005 & 2006: Elektronik-Produktion Schmidiger GmbH
- 2001 - 2003: Service-Techniker John Lay Electronics AG
Aus- und Weiterbildung
- 2011 - 2014: Master of Science HSLU/FHZ in Engineering,
Fachgebiet Industrial Technologies - 2004 - 2007: Dipl. El.-Ing. FH, HSLU
- 1997 - 2001: Lehre als Audio-Video Elektroniker
Forschungsprojekte
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iLux: Digitales Untersuchungsgerät für die Dermatologie
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Virtual Walk 2024
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ReRe Kreislaufwirtschaft für Metalle
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Virtuelles Gehen
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Vision-basierte Schüttgutzählung
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Sensor zur Proaktiven Regelung an Drehflügeltüren
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Virtuelles Gehen - Musik
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Virtuellen Gehen - Usability
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Beckenbewegung
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ICARUS - Intelligent Camera and Radar fUsion Sensor
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Fein-granulare Fahrzeugklassifikation basierend auf Fahrzeugteilen
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Schüttgut Erkennung
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Miniaturized 3D TOF multipixel sensor with integrated object recognition for industrial automation
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Axentless Speech Rehabilitation System ASRS - Markteinführung
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Robotergesteuerter Präzisionsmontagearbeitsplatz
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ToF Cube
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Automatisierte Rüst- und Produktionsprozesse in der Knickarmrobotik unter erhöhter Genauigkeit
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Axentless Speech Rehabilitation System ASRS
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Vision-basierte Fahrzeugklassifikation
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Einsatz von Vision-Sensorik zur bedarfsgerechten Steuerung von Strassenbeleuchtungen
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Kontaktlose Achserfassung für die Verkehrsüberwachung
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KTI-Time-of-Flight
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Smart Person Counter
Publikationen und Präsentationen
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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
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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.
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Publikationen und Präsentationen - Artikel, Rezension; peer reviewed
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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
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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.
Publikationen und Präsentationen - Präsentation (Tagungsbeitrag/Referat/Vortrag)
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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.