I joined the working group Computer Systems & Telematics (CST) at the Institute of Computer Science, Freie Universität Berlin in January 2012, after graduation with the degree Diploma in 2012.

Open / Ongoing Bachelor / Master Theses

• Einfluss eines sensornetzgestützten Echtzeitfeedbacksystems auf die Qualität von Ruderbewegungen auf einem Ruderergometer

Finished Bachelor / Master Theses

• Patrick Remmler, Bewertung von Bewegungen aus dem Sport und der Medizin mit einem auf Inertalsensorik basierenden drahtlosen körpernahen Sensornetz, Bachelor Thesis, Department of Mathematics and Computer Science, Freie Universität Berlin, July 2015
• Robert Kerz, Ein Online Segmentierungsalgorithmus von menschlichen Bewegungen gemäß biomechanischer Kriterien für drahtlose körpernahe Sensornetze, Diploma Thesis, Department of Mathematics and Computer Science, Freie Universität Berlin, December 2014
• Flavio Holstein, Qualitative Bewertung von Bewegungen aus dem Rudersport mit einem auf Inertialsensorik basierenden drahtlosen körpernahen Sensornetz, Bachelor Thesis, Department of Mathematics and Computer Science, Freie Universität Berlin, May 2015

• Markus Rudolph, Ein Motion Tracking System als Referenz für die Evaluierung von bewegungssensitiven Mustererkennungssystemen auf der Basis von drahtlosen körpernahen Sensornetzen, Master Thesis, Department of Mathematics and Computer Science, Freie Universität Berlin, May 2015

• Christian Kühling, Ein Feedbacksystem für drahtlose körpernahe Sensornetze auf Basis von Licht, Vibration und Akustik, Bachelor Thesis, Department of Mathematics and Computer Science, Freie Universität Berlin, April 2014

• Stefan Kolano, Ein verteiltes Ereigniserkennungssystem für drahtlose körpernahe Sensornetze zur Klassifizierung von Bewegungen des menschlichen Köpers, Diploma Thesis, Department of Mathematics and Computer Science, Freie Universität Berlin, May 2013

Eigene Themen in den Bereichen Bewegungsklassifizierung und körpernahe drahtlose Sensornetze sind willkommen.

Hardware / Prototyping

Für Bachelor und Masterarbeiten stehen bereits erste Prototypen zur Verfügung. Die Sensorknoten verfügen über einen ARM Cortex M4 Prozessor, Intertialsensorik (Beschleunigungssensor, Magnetometer, Gyroskop), ein Funkmodul (868MHz), Bluetooth und einen Lithium Polymer Akku.

Miscellaneous

• Lange Nacht der Wissenschaften (aktuell)
• Lange Nacht der Wissenschaften 2016

Trainierbare verteilte Mustererkennung innerhalb von drahtlosen Sensornetzen:
Team BRIMSTONE mit der "Wireless Memory Demo", "Routing Demo" und
"Next Generation Wearable Demo".
(LNDW 2016 | Poster)

• Lange Nacht der Wissenschaften 2015

Bewegungssesnitive Sensoren in den Sensorknoten ermöglichen die
Manipulation des Zustandes der Sensorknoten. Durch Austausch von
Infomrationen innerhalb des Sensornetzes entsteht das Spiel: Wireless Memory.
(LNDW 2015)

• Lange Nacht der Wissenschaften 2014

Ein trainierbares körpernahes Sensornetz für die verteilte qualitative
Bewertung von Bewegunen (z.B. im Sport und in der Physiotherapie).
Daten werden von einzelnen Sensorknoten am Körper erfasst, segmentiert,
analysiert und klassifiziert sowie innerhalb des Sensornetzes ausgetauischt.
Das kooperativ ermittelte Ergebnis wird vom Sensornetz zur
Visualisierung an ein Smartphone gesendet.
(LNDW 2015 | Poster)

Messen biomechanischer Merkmale mit einem drahtlosen Sensornetz.
(LNDW 2015)

• Lange Nacht der Wissenschaften 2013
• Lange Nacht der Wissenschaften 2012
• Lange Nacht der Wissenschaften 2011
• Lange Nacht der Wissenschaften 2010

Verteilte Mustererkennung in drahtlosen Sensornetzen:
Erkennung von Einbrechern beim überwinden eines Bauzauns durch
Kooperation und austausch von Mermalen innerhalb des Sensornetzes.
Die drahtlos kommunizierenden Sensorknoten sind in den Rohren
des Bauzauns integriert.
(LNDW 2010 | Poster | Diplomarbeit: Martin Seiffert, A model driven Classifier
for distributed Event Detection Systems in Wireless Sensor Networks)

Research

• biomechanic segmentation algorithms
• cooperate pattern recognition algorithms for motion data in wireless body sensor networks
• in time tactil, acustic, optical feedback for human motion as a cognitive stimulation
• wireless sensor networks for sports, rehabilitation and medicine

Projects

• VIVE
  VIVE investigates new applications that benefit of an in-network evaluation of predefined events. The wireless Compounds of sensor nodes are sharing information in a cooperative way which allows to evaluate events autonomously within the network. transferred data is reduced and evaluated within the network which allows short response time on events. As a result, the lifetime of the whole network will be enhanced. More information about the VIVE project is available on the VIVE homepage.

• Augletics
  AUGLETICS, an innovative start-up from Berlin, Germany represents high-tech rowing machines. The AUGLETICS Team is developing high-tech rowing machines, which provide a realistic feeling of rowing offside the water. The modern online network infrastructure allows the connection of different indoor rowing machines, up to a number of eight at the same time in one session. Without any duties of being located next to each other. The integrated control unit of the indoor rower is able to analyze the motion of a stroke and creates a qualified feedback. This feedback will help the sportsmen to reach higher skill levels of rowing. That is how everyone can reach individual goals like healthiness, strength and fun to  his own behalf. Friendly supporting partner of the project are Prof. Dr. Jochen Schiller and Martin Seiffert from the Computer Systems & Telematics Group at Freie Universität Berlin, Germany.

• AVS-Extrem
  AVS-Extrem is a use case for Wireless Sensor Networks (WSNs) focused on collaborative, in-network data processing. The goal is to develop a distributed event detection system that can reliably report security relevant incidents (e.g. a person climbing over a fence and accessing restricted areas) to a base station. The vision is that through cooperation of many sensor nodes the accuracy of event detection can be greatly improved, while at the same time saving energy by reducing multi-hop communication with the base station. More information about the AVS-Extreme project is available on the AVS-Extrem homepage.

• Martin Seiffert, Flavio Holstein and Jochen Schiller. From Activity Recognition to Motion Assessment: Delimitate against the Other Class within a WBAN. In Proceedings of the 11th International Conference on Body Area Networks, December 2016.

• Norman Dziengel, Martin Seiffert, Marco Ziegert, Stephan Adler, Stefan Pfeiffer and Jochen Schiller. Deployment and Evaluation of a Fully Applicable Distributed Event Detection System in Wireless Sensor Networks. Ad Hoc Networks Sep. 2015. Available [Online]: http://linkinghub.elsevier.com/retrieve/pii/S1570870515001833

• Martin Seiffert, Norman Dziengel, Marco Ziegert, Robert Kerz, and Jochen Schiller, “Towards Motion Characterization and Assessment Within a Wireless Body Area Network,” in Internet and Distributed Computing Systems , ser. Lecture Notes in Computer Science, G. D. Fatta, G. Fortino, W. Li, M. Pathan, F. Stahl, and A. Guerrieri, Eds. Springer International Publishing, Sep. 2015, no. 9258, pp. 63–74. [Online]. Available: http://link.springer.com/chapter/10.1007/978-3-319-23237-9_7 and http://www.springer.com/gp/book/9783319232362?wt_mc=Internal.Event.1.SEM.ChapterAuthorCongrat
• Marco Ziegert, Norman Dziengel, Martin Seiffert, Stefan Pfeiffer and Jochen Schiller. A Developer and a Reference Board for Distributed Motion Evaluation in Wireless Sensor Networks. In Proceedings of the IEEE International Conference on Industrial Technology (ICIT '15), March 2015.
• Norman Dziengel, Martin Seiffert and Stefan Kolano. A METHOD AND A FEEDBACK SYSTEM FOR THE ASSESSMENT OF MOTIONS OF A VERSATILE SYSTEM European Patent Application EP14193446 (unpublished), priority date: 17, November 2014.

• Norman Dziengel, Marco Ziegert, Stephan Adler, Zakaria Kasmi, Martin Seiffert and Jochen Schiller. Verteilte Ereigniserkennung in drahtlosen Sensornetzen überwacht Zaun-, Reha- und Sportanwendungen.  Fachzeitschrift für Aufbau- und Verbindungstechnik in der Elektronik PLUS, März 2012 Band 14, S. 629-635

• Norman Dziengel, Marco Ziegert, Martin Seiffert, Georg Wittenburg, and Jochen Schiller. Integration of Distributed Event Detection in Wireless Motion-Based Training Devices. In Proceedings of the 1st IEEE International Conference on Consumer Electronics (ICCE '11), Berlin, September 2011.

• Martin Seiffert, A model driven Classifier for distributed Event Detection Systems in Wireless Sensor Networks. Diploma thesis, Department of Mathematics and Computer Science, Freie Universität Berlin, (description), July 2012