Flexible Fahrzeugerkennung für das Rechnersehen in einem Automobil:
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| Format: | Buch |
| Sprache: | German |
| Veröffentlicht: |
Düsseldorf
VDI-Verl.
1995
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| Ausgabe: | Als Ms. gedr. |
| Schriftenreihe: | Verein Deutscher Ingenieure: [Fortschrittberichte VDI / 10]
375 |
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| adam_text | Titel: Flexible Fahrzeugerkennung für das Rechnersehen in einem Automobil
Autor: Schwarzinger, Michael
Jahr: 1995
Inhaltsverzeichnis 1 Einleitung 1 2 Automatische Fahrzeugführung mittels Rechnersehen 6 2.1 Entwicklungsstand visuell geführter autonomer Fahrzeuge....... 7 2.2 Diskussion der sensorischen und informationsverarbeitenden Ansätze 15 2.3 Auswirkungen der Umweltbedingungen auf ein computer-visuell geführtes Fahrzeug............................ 18 3 Objekterkennung mit maschinellem Sehen 20 3.1 Das Bildverstehen............................. 21 3.2 Konzeptioneller Rahmen für die objektbezogene Analyse von Fahrbahnszenen.............................. 24 3.2.1 Ziele der Objekterkennung versus Hinderniserkennung.....28 3.3 Ein Verarbeitungsmodell zur Objektklassifikation...........29 3.3.1 Anforderungen an ein System zur Auswertung von Straßenverkehrsszenen ....................... 30 3.3.2 Vorgehensweise bei der Objektklassifikation ..........32 4 Die Merkmalsextraktion 36 4.1 Merkmale zur Objektbeschreibung....................36 4.2 Konturapproximation durch Polygonzüge................39 4.3 Detektion von Eckpunkten........................ 48 4.3.1 Extraktion mittels Analyse diskreter Orientierungsverteilungen 51 4.3.2 Auswertung der polygonalen Approximation zur Eckpunktgewinnung ................. 61 4.4 Definition einer Merkmalsbeschreibung.................66 4.4.1 Parametrische Beschreibung linienhafter Primitive.......67 4.4.2 Kodierung von Eckpunkten .................... 68 V
5 Merkmalsbasierte Objekterkennung mittels deformierbarer Modelle 70 5.1 Klassifikationsstrategien zur Mustererkennung.............70 5.1.1 Numerische und syntaktische Verfahren.............71 5.1.2 Neuronale Netze ...... 72 5.1.3 Kontextabhängige Bedeutungszuweisung............73 5.2 Elastische Assoziationsmethoden ....................76 5.2.1 Aktive Konturmodelle und deformierbare Objektrepräsentationen...................... 76 5.3 Das Modell der elastischen Netze .................... 82 5.4 Der Aufbau des Erkennungssystems ...................87 5.5 Die Theorie der bedingt elastischen Assoziation............89 5.5.1 Modifikation für Liniensegmente.................96 5.6 Bewertung des Iterationsprozesses.................... 98 6 Ableitung von Ähnlichkeitsmaßen 101 6.1 Lokale Ähnlichkeit ............................102 6.1.1 Kompatibilität von Ecken .....................102 6.1.2 Ähnlichkeitsmaße für Linien...................104 6.2 Kontextsensitive Formähnlichkeit....................106 6.2.1 Die perspektivische Kodierung der Objektstruktur.......107 6.2.2 Vergleich von Sehnenverteilungen zur Bestimmung struktureller Kompatibilitäten..................110 7 Prädiktive Selektion eines Prototypen 119 7.1 Generelle Funktionsweise.........................119 7.2 Erzeugung der Objekthypothese.....................121 7.3 Prädiktionsergebnisse...........................122 8 Experimentelle Ergebnisse und Diskussion 128 9 Zusammenfassung und Ausblick 142 A Operationen auf unscharfen Mengen 146 Literaturverzeichnis 148 VI
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