Erkennung von Ampeln aus Onboard-Videosequenzen für Fahrerassistenzsysteme



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Erkennung von Ampeln aus Onboard-Videosequenzen für Fahrerassistenzsysteme
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Fahrerassistenzsysteme werden entwickelt, um die Belastung für den Fahrer zu verringern und die Sicherheit zu erhöhen. Gerald Eckert entwickelt in seiner Studie ein Verfahren zur Erkennung von Ampeln aus Onboard-Videosequenzen eines Stereo-Kamerasystems und evaluiert dieses hinsichtlich der Anwendung in Fahrerassistenzsystemen. Dabei wurde insbesondere die Nutzung von Farb-, Tiefen- und Bewegungsinformation hinsichtlich ihres Einflusses auf die Erkennungsleistung untersucht. Neben der Bildgewinnung durch die Kameras wird deren Modellierung erläutert. Weiterhin werden die Eigenschaften der zu erkennenden Objekte im Bild beschrieben, auf denen das entwickelte System zur Ampelerkennung aufbaut. Dazu wurde ein Verfahren entwickelt, das Ampeln anhand der runden Form des aktiven Signallichts und somit entsprechender heller Kreisflächen im Bild detektiert. In einem nachfolgenden Verifikationsschritt werden weitere Merkmale von Ampeln im Bild ausgewertet. Die Tiefeninformation wird mittels eines monokularen sowie binokularen Ansatzes berücksichtigt. Für die Nutzung der Bewegungsinformation wurde ein rekursives Tracking-Verfahren entwickelt, das die Ampelkandidaten anhand ihrer durch die Fahrzeugbewegung verursachten Positionsänderung verfolgt.
The author

About the author

Gerald Eckert wurde 1973 in Gehrden (Region Hannover) geboren. Von 1993 bis 1999 studierte er an der Universität Hannover Elektrotechnik mit Studienrichtung Technische Informatik. Im Anschluss daran war er bis 2005 als wissenschaftlicher Mitarbeiter am Institut für Informationsverarbeitung (TNT) der Universität Hannover tätig, wo er sich schwerpunktmäßig mit der Bildauswertung von Onboard-Videosequenzen für die Anwendung in Fahrerassistenzsystemen befasst hat.
Additional Information

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Delivery time 2-3 Tage / 2-3 days
Author Gerald Eckert
Number of pages 154
Language German
Publication date Nov 26, 2007
Weight (kg) 0.2320
ISBN-13 9783898218474