Die automatische Detektion von Fußgängern zur Fahrerassistenz ist ein sehr aktueller Forschungsbereich. Ein Grund dafür ist, dass Fußgänger nach den Autoinsassen die zweithäufigsten Opfer von Verkehrsunfällen sind. Die hier vorgestellte Arbeit beschäftigt sich nicht nur mit der Detektion, sondern auch mit einer ersten Klassifikation der menschlichen Verkehrsteilnehmern, die eine zuverlässige Unterscheidung von Fußgängern und Fahrradfahrern erlaubt. Da Fußgänger und Fahrradfahrer als Verkehrsteilnehmer - obwohl sie einem ähnlich hohen Verletzungsrisiko bei einem Autounfall ausgesetzt sind - sehr verschieden ausgeprägte Verhaltensweisen zeigen, ist deren Unterscheidung von besonders großem Interesse. Die Kenntnis der Klassenzugehörigkeit erhöht das Verständnis über die Verkehrsumgebung und stellt eine erste Annäherung dar, um später die Intention der Verkehrsteilnehmer einschätzen und bewerten zu können. Die präsentierte Methode basiert auf Aufnahmen einer Infrarotkamera, aus denen quasiinvariante Merkmale durch die Berechnung von Monomen systematisch extrahiert werden. Die Klassifikation erfolgt durch einen SVM-Klassifikator (Support Vector Machine). Der Vorteil dieser Methode besteht darin, dass die Klassifikation durch eine systematische Berechnung von Merkmalen ohne komplexere Analyse der Umgebung, ohne Kalibrierung der Kamera und ohne Tracking durchgeführt werden kann. Der durch das vorgestellte Verfahren erzielte Gewinn an Informationen zum Verkehrsszenario kann bereits für eine erste Interpretation des Umfeldes verwendet werden.


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    Titel :

    Klassifikation von Fußgängern in MIR-Bildern nach ihrem erwarteten Verhalten: eine erste Annäherung


    Beteiligte:
    Perez Grassi, A. (Autor:in) / Thuy, M. (Autor:in) / Puente Leon, F. (Autor:in) / Maazoun, H. (Autor:in) / Schmidt, S. (Autor:in)


    Erscheinungsdatum :

    2007


    Format / Umfang :

    10 Seiten, 4 Bilder, 14 Quellen




    Medientyp :

    Aufsatz (Konferenz)


    Format :

    Print


    Sprache :

    Deutsch




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