Das Projekt umfaßt die Teilbereiche Organisation einer Rundumsicht, Objektdetektion, Objekterkennung, Systemarchitektur und Fusion von Repräsentationen. Für die Organisation einer Rundumsicht wurde eine festgelegte Sensorkonstellation zugrundegelegt. Für die Objektdetektion wurden zwei Verfahren entwickelt, die auf der Basis der fraktalen Dimension relevante Blickfeldbereiche auswählen. Bei der Objekterkennung konzentrierten sich die Arbeiten im Fernfeld auf integrierende Ansätze. Über die lokale Bildentropie auf Basis der Kullback-Leibler-Divergenz ist eine Verfolgung und Wiedererkennung zuvor gesehener Verkehrsteilnehmer möglich. Die Linienmerkmal-basierte Objekterkennung wird um die Nutzung geeignet parametrisierter Linienmerkmale mit dem Gradientenabstiegsverfahren und alternativ mit dem Expectation-Maximization-Ansatz erweitert. Weitere Verfahren zur Objekterkennung fußen auf Rangstatistiken und der Hausdorff-Distanz. Für die Objektklassifikation mit der Hausdorff-Distanz wurden geeignete PKW- und LKW-Modelle entwickelt. Erfolgversprechend ist auch ein integrierender Ansatz mit Kookkurrenzmatrizen. Für ein integrierendes Gesamtsystem wurde eine Fusion geeigneter Algorithmen vorgenommen, um die für die sichere Objekterkennung notwendige Redundanz, Robustheit, Flexibilität und Adaptivität zu erreichen. Die Vorteile eines integrierenden Gesamtsystems wurden an der Fusion von Algorithmen zur initialen Segmentierung mit einem neuronalen Netz als Koppelstruktur gezeigt.


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    Title :

    Projekt: Elektronisches Auge OPEL Multimodaler Sensor zur Fahrzeugführung


    Additional title:

    Electronic eye OPEL multimodal sensor for vehicle steering


    Contributors:


    Publication date :

    1997


    Size :

    29 Seiten, 17 Bilder, 9 Quellen


    Type of media :

    Report


    Type of material :

    Print


    Language :

    German