In dieser Arbeit wird im Zusammenhang mit dem Verkehrssicherheitsprogramm PROMETHEUS die Erkennung von Verkehrszeichen aus einem fahrenden Kraftfahrzeug mittels CCD-Kamera deren Klassifizierung und der Regelung des Kraftfahrzeuges aufgrund der erkennten Zeichen behandelt. Zur Aufnahme der Verkehrszeichen wird ein Modul mit einer Auflösung von 100 x 100 Pixeln entwickelt, welches mit Hilfe zweier Kameras, die mit der Spursteuerung gekoppelt sind, die Zeichen aufnehmen. Die Klassifizierung erfolgt in Stufen, wobei die erste Stufe die Einteilung nach geometrischen Gesichtspunkten vornimmt. Diese Grobklassifizierung erzielte eine maximale Erkennung von 98 % der Zeichen. Mittels Feinklassifizierung können die wichtigsten Verkehrszeichen erkannt werden, wobei eine Exaktheit von 90 % erzielt wurde. Diese Feinklassifikation erfolgt mit Hilfe eines Expertensystems, wobei die Vorkenntnis über die zu erwartende Verkehrssituation (Autobahn, Landstraße) genutzt wird. Zur Bildverarbeitung werden verschiedene Segmentierungsverfahren entwickelt und erprobt. Praktische Erprobungen im Straßenverkehr zeigten die Witterungsabhängigkeit der Exaktheit der Erfassung, deren Behebung sowie die Verbesserung der Fehlerkorrektur diskutiert wird.
Wissensbasiertes System zur Erkennung der Verkehrszeichen aus einem bewegten Fahrzeug
Knowledge-based systems for recognition of traffic signs from a moving car
1994
136 Seiten
Theses
German
Expertensystem , Mustererkennung , Straßenverkehr , Kraftfahrzeug , fehlertolerantes System , Entscheidungsunterstützungssystem , CCD-Bildwandler , Bildsegmentierung , Wissensbank , Klassifikation , mathematisches Modell , Filtertheorie , Operator (Mathematik) , Entscheidungstheorie , Kantenerkennung , regelorientiertes System
Vorrichtung zur Erkennung von Verkehrszeichen von einem Fahrzeug
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|Verfahren und Vorrichtung zur Erkennung von relevanten Verkehrszeichen für ein Fahrzeug
European Patent Office | 2016
|Verfahren und System zur Optimierung der Erkennung realer Verkehrszeichen durch ein Fahrzeug
European Patent Office | 2024
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