Informatik und Informationstechnik Marcel Voßhans, B.Eng., M.Sc.

• Projekt Vemolis (2024- heute)
• Technische Koordination Projekt AMEISE (2019-2024)
• Begleitung Projekt RAFT (2018-2020)

• Perzeptionelle Algorithmik
• Roboter Operating System (ROS)
• Umfeldsensorik (LiDAR, Kamera)
• Infrastrukturintegration
• Autonomes Fahren & Simulation
• Künstliche Intelligenz

2015- 2018

Elektro- und Informationstechnik: Ingenieurinformatik, B. Eng. (Hochschule Hannover)

2018- 2020

Angewandte Informatik: Autonome Systeme M.Sc. (Hochschule Esslingen)

2020- 2025

Promotion: "Efficient Monocular Scene Modeling for Cooperative Perception" (Université Clermont Auvergne INP / CNRS, France)

Erfahrungen

2019

Daimler AG (Alternative Lenksysteme)

2018

Conntinental Teves AG (Prüfstandsautomatisierung)

2015- 2017

Zentrum für Lehre und Beratung, Hochschule Hannover (Entwicklung von E-Learning Konzepten)

Fakultät für Elektro- und Informationstechnik, Hochschule Hannover (Tutor Mathematik, Physik)

1. CoopScenes Dataset: https://coopscenes.github.io/

Publikationen:

• M. Vosshans, O. Ait-Aider, Y. Mezouar and M. Enzweiler, "StixelNExT++: Lightweight Monocular Scene Segmentation and Representation for Collective Perception" 2025 Arxiv, https://arxiv.org/abs/2507.06687
• M. Vosshans et al., "CoopScenes: Multi-Scene Infrastructure and Vehicle Data for Advancing Collective Perception in Autonomous Driving," 2025 IEEE Intelligent Vehicles Symposium (IV), Cluj-Napoca, Romania, 2025, pp. 1040-1047, doi: 10.1109/IV64158.2025.11097591. https://ieeexplore.ieee.org/abstract/document/11097591
• M. Vosshans, O. Ait-Aider, Y. Mezouar and M. Enzweiler, "StixelNExT: Toward Monocular Low-Weight Perception for Object Segmentation and Free Space Detection," 2024 IEEE Intelligent Vehicles Symposium (IV), Jeju Island, Korea, Republic of, 2024, pp. 2154-2161, doi: 10.1109/IV55156.2024.10588680. https://ieeexplore.ieee.org/document/10588680
• M. Voßhans, P. Holzner, R. Wörner, T. Faul, and T. Heisig, “Fahrzeugklassifizierung mittels Stereokamerasystem unter Einsatz von Deep Learning,” in Neue Dimensionen der Mobilität, H. Proff, Ed., Wiesbaden: Springer Fachmedien Wiesbaden, 2020, pp. 489–504.
• Voßhans, Marcel, Hu, Di, Tan, Mingkun, Heisig, Tobias, Schneider, Simon, Hedderich, David, … Wörner, Ralf. (2020). Requirements for battery electric and automated passenger transport with focus on environment detection from vehicle and infrastructure perspectives. Presented at the EVS33, Zenodo. http://doi.org/10.5281/zenodo.4026798
• Vosshans M. et al. (2021) Reliability of Conventional Infrastructure in Context of Automated Driving illustrated by the SLAM Problem. In: Bargende M., Reuss HC., Wagner A. (eds) 21. Internationales Stuttgarter Symposium. Proceedings. Springer Vieweg, Wiesbaden. https://doi.org/10.1007/978-3-658-33466-6_16

ORCID: 0000-0001-8882-3527