Mit der zunehmenden Verbreitung digitaler Medien und dem damit verbundenen, stetig wachsenden Angebot an multimedialer Information, wie z.B. Bildern und Videosequenzen. besteht der Bedarf nach automatischen Systemen für die Inhaltsanalyse und -verwaltung. Der in den vergangenen Jahren entwickelte Beschreibungsstandard MPEG-7 umfasst im Gegensatz zu bisherigen Standards erstmals auch signalbasierte Eigenschaften multimedialer Signale. Basierend auf einer standardisierten Beschreibung multimedialer Daten im Hinblickauf deren Inhalte soll eine automatische Analyse ermöglicht werden, was neuartige Möglichkeiten für deren Nutzung eröffnet. Zukünftige Suchmaschinen werden anhand der automatisch erzeugten Inhaltsbeschreibungen einen interaktiven Zugriff auf Bild- und Videodaten realisieren, welches neben der weltweiten Lokalisation auch die Navigation innerhalb riesiger Datenarchive ermöglicht. Zu diesem Zweck werden Algorithmen benötigt, welche die im Zusammenhang mit MPEG-7 standardisierten, signalbasierten Deskriptoren zur Ableitung höherwertiger, semantischer Eigenschaften verwenden. In der vorliegenden Dissertation werden Ansätze zur automatischen Inhaltsanalyse von Videosequenzen entwickelt. Neben dem Einsatz zur zeitlichen Segmentierung, wird der Einsatz verschiedener MPEG-7 Deskriptoren für die automatische Medienanalyse untersucht, wobei anhand der erstellten Indizes ein wahlfreier Medienzugriff ermöglicht werden soll. In diesem Zusammenhang wurde ein System zur automatischen Inhaltsanalyse von Sportvideosequenzen implementiert, deren manuelle Indizierung in der Praxis sehr aufwendig ist. Die Erkennung von Videoobjekten stellt eine ganz besondere Herausforderung bei der automatischen Videoanalyse dar. In dieser Arbeit wird ein neuartiger Ansatz zur automatischen Videoobjektsegmentierung vorgestellt und anhand objektiver Kriterien evaluiert. Intelligente Systeme zur Analyse visueller Information werden neben der Verwendung zur Medienanalyse auch in anderen Bereichen des täglichen Lebens eingesetzt. In den letzten Jahren wurde Video verstärkt im Einsatz in intelligenten Fahrerassistenzsystemen erforscht. Durch die Anwendung von Verfahren der Bild- und Videoanalyse sollen Komfort und Sicherheitsfunktionen, wie z.B. eine automatische Abstandsregelung und Bremsassistenz in Gefahrensituationen, realisiert werden. Mit dieser Arbeit werden Beiträge im Hinblick auf den erfolgreichen Einsatz von Video in Fahrerassistenzsystemen erbracht. Neben der videobasierten Verifikation von Objekten, die mittels eines Radarsensors erfasst wurden, wird Video auch zur Erkennung und Vermessung von Fahrzeugen verwendet. Das Gesamtsystem kann zur Abstandsregelung und Fahrerassistenz in Gefahrensituationen verwendet werden und trägt somit aktiv zu einer Erhöhung von Fahrkomfort und -sicherheit bei.
Automatic object detection in video sequences for application in multimedia content analysis and driver assistance systems
Automatische Objektentdeckung in Videosequenzen für Anwendungen in der Multimedia-Inhaltsanalyse und in Fahrerassistenzsystemen
2005
244 Seiten, Bilder, Tabellen, Quellen
Hochschulschrift
Englisch
Redundant object detection for driver assistance systems
Europäisches Patentamt | 2017
|3D object detection for driver assistance systems in vehicles
TIBKAT | 2009
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Tema Archiv | 2009
|All-in-One — Video-Based Driver Assistance Systems
Springer Verlag | 2012
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