Die Dissertation untersucht die Problematik der Fußgängererkennung aus einem fahrenden Fahrzeug heraus. Grundlegende Lösungsstrategie dafür ist der in Kap. 2 eingeführte multisensorielle Ansatz mit komplementären Sensoren bezüglich der Messgrößen. Die Sensorauswahl orientiert sich an den Besonderheiten der zu erkennenden Objekte und an den technischen Randbedingungen des Gesamtsystems. Zur robusten Fußgängererkennung wird eine Infrarotkamera eingesetzt, aus deren Bildern signalspezifische und objektbezogene Merkmale für die Klassifikation extrahiert werden. Signalspezifische Merkmale sind die Grauwerte als Repräsentierung der Wärmestrahlung der Objekte davor. Objektbezogene Merkmale sind unabhängig von der physikalischen Bedeutung des Signals und nur in den räumlichen und zeitlichen Relationen der Signalwerte kodiert. Die Erkennung von Fußgängern erfolgt durch Auswertung der Form und Bewegung der erfassten Objekte. Unter Beachtung der Randbedingung, dass sich die Kamera auf einer dynamischen Plattform befindet, kann die Form und Bewegung der Objekte nur mit dem Wissen über deren relative Position zum Fahrzeug sowie über die Eigenbewegung des Fahrzeuges exakt bestimmt werden (Bewegungssensoren, Laser-Messsystem). Die Datenfusion der Sensoren vollzieht sich auf der Objektebene mit Hilfe des Kalman-Filters. Zur Gewinnung von Bildmessungen wurde ein Verfahren entwickelt, das sich die Eigenschaft der Infrarotbilder zunutze macht: (1) pixelbasierte Segmentierung mit lokal adaptiver Schwellwertbildung über statistische Bildparameter, (2) Filterung der Segmente mittels einer neuen Formulierung der konturbasierten Berechnung der Flächenmomente. Im Kap. 3 wird die Verifikation der multisensoriell erzeugten Detektionen durch Einzelbildauswertung ausführlich behandelt. Ein Verfahren wird vorgestellt, mit dem eine robuste und genaue Extraktion der Form der zu klassifizierenden Objekte möglich ist. Die Auswertung der daraus resultierenden Kontur anhand von Klassifikationsmerkmalen und Entscheidungsstrategien schließt sich an. Im Kap. 4 werden Verfahren zur Klassifikation der Objektbewegung bezogen auf eine statische Kamera diskutiert. Die Extraktion der Objektbewegung aus den Bilddaten trotz der Eigenbewegung der Kamera wird entwickelt und die Resultate diskutiert. Zur Leistungssteigerung des Fußgängererkennungssystems behandelt Kap. 5 das Problem der Straßenranderkennung mit Verfahren, die die Sensorkonfiguration und Softwarestruktur dieses Systems verwenden.
Multisensorgestützte Bildverarbeitung zur Erkennung und Lokalisierung von Fußgängern im Fahrzeugumfeld
Multi-sensor based image processing for the detection and localisation of pedestrians in the vehicle environment
2008
186 Seiten, Bilder, Tabellen, Quellen
Theses
German
Erkennung von spontanen Bewegungsänderungen von Fußgängern
European Patent Office | 2023
|Erkennung von Fußgängern in Echtzeit auf FPGAs
Tema Archive | 2013
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