Kamerabasierte Fahrerassistenzsysteme gewinnen in den letzten Jahren stetig an Bedeutung. Durch eine hinter dem Rückspiegel montierte, nach vorne gerichtete Kamera kann ein großer Erfassungsbereich vor dem Fahrzeug überwacht werden. Die Sensordaten werden insbesondere für Sicherheitssysteme eingesetzt, die den Fahrer frühzeitig vor Gefahren warnen oder selbsttätig in die Fahrzeugbewegung eingreifen. Zusätzlich können Komfortapplikationen, wie eine Verkehrszeichenerkennung oder ein automatischer Fernlichtassistent, realisiert werden, sodass im Vergleich mit anderen lidaroder radarbasierten Systemen eine Vielzahl von Applikationen mit einem einzigem Sensor realisiert werden können. Insbesondere durch die Erkennung häufiger Unfallursachen, wie beispielsweise Kollisionen mit Fahrzeugen oder das unbeabsichtigte Verlassen von Fahrspuren, lässt sich die Sicherheit von Fahrzeugen nachweislich steigern. Um diese gefährlichen Situationen rechtzeitig erkennen zu können, müssen aus den Rohdaten des Kamerasystems die relevanten Informationen in Echtzeit gewonnen werden. Insbesondere die robuste Detektion von schwierig zu beschreibenden Objekten, wie beispielsweise Fahrzeuge und Fußgänger, stellt eine anspruchsvolle Herausforderung dar. Die großen visuellen Unterschiede innerhalb dieser Klassen, die durch die Variation der Objekte selbst aber auch durch Lichtverhältnisse, Niederschlag, Schattenbildung und perspektivische Verzerrungen entstehen, machen eine einfache Beschreibung und somit eine einfache Trennung vom Hintergrund unmöglich. Im Rahmen dieses Buches werden unterschiedliche Algorithmen vorgestellt, mit deren Hilfe relevante Objekte und Strukturen in Echtzeit aus Videobildern extrahiert werden können. Im Fokus stehen dabei Verfahren, die mit Beispieldaten angelernt werden, um gesuchte Objekte in Videobildern zu detektieren bzw. deren Eigenschaften näher zu klassifizieren. Dazu werden unter anderem Merkmale zur effektiven Beschreibung von Bildeigenschaften sowie Klassifikations- und Segmentierungstechniken vorgestellt.


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    Titel :

    Detektion und Klassifikation von Objekten in Videobildern, Beiträge zur Informationstechnologie


    Beteiligte:

    Erschienen in:

    Erscheinungsdatum :

    2011


    Format / Umfang :

    151 Seiten, Bilder, Tabellen, Quellen



    Medientyp :

    Hochschulschrift


    Format :

    Print


    Sprache :

    Deutsch





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