Im Straßenverkehr spielen sich bewegende Verkehrsteilnehmer eine wichtige Rolle. Um Kollisionen mit diesen Verkehrsteilnehmern zu vermeiden, muss der Fahrer eines Fahrzeugs auf deren Bewegungen reagieren. Dabei können Assistenzsysteme, die bewegte Objekte erkennen, den Fahrer entlasten. Es wird ein Algorithmus zur flussbasierten Detektion fremdbewegter Objekte vorgestellt, welcher die Bilder einer monokularen Kamera nutzt, um bewegte Objekte zu erkennen. Anhand des optischen Flusses wird die Eigenbewegung der Kamera präzise und robust geschätzt. Anschließend werden die Flussvektoren unter Ausnutzung aller Bedingungen, die für statische Weltpunkte im Rahmen einer Zwei-Bild Auswertung gelten, nach statisch/fremdbewegt klassifiziert. Die theoretischen Grenzen der Detektierbarkeit fremdbewegter Objekte werden diskutiert. An verschiedenen Beispielszenarien wird die Robustheit des in Echtzeit laufenden Algorithmus demonstriert. In weiteren Arbeiten ist geplant, die Orientierung der Kamera in Bezug zur Straße in jedem Bild zu schätzen. Die Online-Kalibrierung, die lediglich die mittlere Orientierung widerspiegelt, ist auf Autobahnen ausreichend, jedoch nicht auf Landstraßen mit großen vertikalen Änderungen im Straßenverlauf.
Flussbasierte Eigenbewegungsschätzung und Detektion von fremdbewegten Objekten
2006
11 Seiten, 10 Bilder, 10 Quellen
Conference paper
German
FAHRERASSISTENZVERFAHREN ZUR DETEKTION VON SEITLICHEN OBJEKTEN
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