Eine stetig wiederkehrende Fragestellung in der Entwicklung von komplexen Erkennungssystemen in der Fahrerassistenz, ist die Bestimmung der benötigten Sensorleistung und Datenqualität zur Erreichung gewünschter Leistungsmerkmale einer Systemfunktion. Ein generelles Problem stellt dabei ein Wechsel des Arbeitsbereichs der Sensordaten dar. Dies gilt sowohl beim Wechsel auf leistungsfähigere Sensoren einer neuen Generation, als auch auf Sensoren niedrigerer Qualität, wenn Kostenpotentiale zu Gunsten einer höheren Marktdurchdringung ausgeschöpft werden sollen. Im Besonderen für Erkennungsverfahren basierend auf der Adaption an Charakteristiken von Datenstichproben stellt sich die Frage, wie sich solche Verfahren bei ungelernten Daten mit abweichender Charakteristik verhalten und weiter, wie sich solche Verfahren auf Sensoren mit abweichender Charakteristik readaptieren lassen. Die Erzeugung einer neuen aussagekräftigen Stichprobe ist dabei wirtschaftlich wenig zufriedenstellend, da zeitaufwendig und kostenintensiv. Mit dem Fokus auf die Wiederverwendbarkeit vorhandener Stichproben einerseits und Readaption der bestehenden Erkennungskomponente wird in der Arbeit ein Fußgängererkennungssystem auf Basis eines Fern-Infrarot Sensors auf geänderte Sensorcharakteristik hin untersucht und entsprechend adaptiert. Dazu werden einerseits mit Hilfe eines analytischen Abbildungsmodells eines Referenzsensors die Auswirkungen unterschiedlicher Leistungsparameter der Kamera evaluiert und andererseits die Robustheit der Erkennungskomponente selbst diskutiert.
Evaluation degradierter Sensorleistung durch Abbildungsmodelle
Evaluation of degraded sensor performance with sensor models
2012
10 Seiten, 4 Bilder, 7 Quellen
Aufsatz (Konferenz)
Deutsch
Evaluation degradierter Sensorleistung durch Abbildungsmodelle
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