Dieser Beitrag stellt zwei Verfahren zur videobasierten innerstädtischen Fahrspurerkennung vor. Diese Verfahren werden den besonderen Herausforderungen innerstädtischer Verkehrsszenarien durch eine probabilistische bzw. evidenztheoretische Modellierung in Kombination mit einem flexiblen Spurmodell gerecht. Als Merkmal wird die lokale Orientierung und die Anisotropie des Videobilds verwendet. Die Wahrscheinlichkeitsdichten bzw. Massefunktionen werden aufgestellt, die Fusionsstrategien diskutiert und Ergebnisse vorgestellt. Es wird ein Polygonzug als flexibles Spurmodell verwendet. Die Erfolge und die Grenzen beider Verfahren wurden anhand einer qualitativen Diskussion der Ergebnisse aufgezeigt. Weiterer Forschungsbedarf besteht bei der Formulierung eines Kreuzungshypothesenraumes statt eines Spurhypothesenraumes sowie bei der Wahl der Massefunktion im evidenztheoretischen Zusammenhang.


    Zugriff

    Zugriff über TIB

    Verfügbarkeit in meiner Bibliothek prüfen

    Bestellung bei Subito €


    Exportieren, teilen und zitieren



    Titel :

    Fahrspurerkennung in der Innenstadt mit probabilistischen und evidenztheoretischen Modellen


    Weitere Titelangaben:

    Lane detection in urban environments using models of probability and evidence theory


    Beteiligte:
    Duchow, C. (Autor:in) / Friedl, M. (Autor:in)


    Erscheinungsdatum :

    2007


    Format / Umfang :

    10 Seiten, 8 Bilder, 7 Quellen




    Medientyp :

    Aufsatz (Konferenz)


    Format :

    Print


    Sprache :

    Deutsch





    FAHRSPURERKENNUNG MIT RÜCKFAHRKAMERA

    MYERS SCOTT VINCENT / GURGHIAN ALEXANDRU MIHAI / MICKS ASHLEY ELIZABETH et al. | Europäisches Patentamt | 2018

    Freier Zugriff

    Verfahren zur Fahrspurerkennung

    MEYER ANDREAS / WEITKUS GUIDO / MAUS BENJAMIN et al. | Europäisches Patentamt | 2019

    Freier Zugriff

    Fahrspurerkennung im neuen Infiniti

    Mareis,T. / Nissan Motor,JP | Kraftfahrwesen | 2004


    Fahrspurerkennung und Führen eines Fahrzeugs

    BALMUKUNDAN NAGARJAN / SORTOC CORNEL | Europäisches Patentamt | 2024

    Freier Zugriff