Es wird ein Konzept zur Entdeckung rückwärtiger Fahrzeuge von einem auf der Autobahn fahrenden Straßenfahrzeug aus vorgestellt. Dabei werden durch ein einfaches Verfahren durch modellbasierte Unterabtastung die sich aufgrund verschiedener Entfernungen ergebende Gößenunterschiede in der optischen Abbildung eliminiert. Dies erleichtert die Entdeckung der Fahrzeuge durch ein kantenbasiertes 2D-Fahrzeugmodell erheblich und ermöglicht infolge der geringen Anzahl ausgewerteter Bildpunkte extrem kurze Ausführungszeiten. In einer Implementierung auf einem speziell für das Rechnersehen entwickelten System wurden durchschnittliche Ausführungszeiten von weniger als 1 ms erreicht. Das Verfahren wurde zusätzlich zur größennormierten 2D-Repräsentation verschiedener Objekte aus dem Laborbereich und dem Gelände in einer Datenbasis eingesetzt. Verschiedene Operatoren wurden hinsichtlich ihrer Tauglichkeit zur Wiedererkennung der Objekte in unterschiedlichen Entfernungen untersucht. Für die Entwicklung einer Funktion, die selbständiges Lernen von Objekten auf neuartige Weise ermöglicht, wurde ein kantenbasierter Operator ausgewählt. Dabei werden Objekte, deren Bilder ungefähr einem rechteckförmigen Modell entsprechen, detektiert, anschließend während einer Verfolgungsphase verifiziert und größennormiert in die Datenbasis eingetragen. Es wurde ein erster Ansatz zur Entdeckung entwickelt, der der Wiedererkennung von Objekten vorgeschaltet werden kann, und verschiedene statistische Größen auswertet.
Zur Objekterkennung für Fahrzeuge durch Echtzeit-Rechnersehen
Object recognition for vehicles by real-time computer vision
1996
97 Seiten, 50 Bilder, 6 Tabellen, 91 Quellen
Theses
German
Automatischer Landeanflug durch Rechnersehen
SLUB | 1987
|Autonome Fahrzeugführung durch Rechnersehen
Tema Archive | 1993
|Echtzeit 3D Objekterkennung mit Punktwolken
British Library Conference Proceedings | 2018
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