Videobasierte modellgestützte Objekterkennung für Fahrerassistenzsysteme:
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| Format: | Abschlussarbeit Buch |
| Sprache: | German |
| Veröffentlicht: |
Göttingen
Cuvillier
2010
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| Ausgabe: | 1. Aufl. |
| Schriftenreihe: | Audi Dissertationsreihe
28 |
| Schlagworte: | |
| Online-Zugang: | Inhaltsverzeichnis |
| Beschreibung: | XIV, 178 S. Ill., graph. Darst. 30 cm |
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| adam_text | INHALTSVERZEICHNIS VERZEICHNIS DER VERWENDETEN SYMBOLE IX 1 EINLEITUNG 1
1.1 MOTIVATION 1 1.2 BEITRAEGE DIESER ARBEIT 4 1.3 STRUKTUR DIESER ARBEIT
5 2 STAND DER TECHNIK 7 2.1 FAHRERASSISTENZSYSTEME MIT MASCHINELLER
WAHRNEHMUNG 7 2.2 FORSCHUNGSPROJEKTE ZUR VORAUSSCHAUENDEN
FAHRERASSISTENZ 14 2.2.1 HISTORIE 14 2.2.2 AKTUELLE FORSCHUNGSPROJEKTE
15 3 BESCHREIBUNG DES GESAMTSYSTEMS 20 3.1 AUFBAU DES VERSUCHSFAHRZEUGS
20 3.2 PHYSIKALISCHE BESCHREIBUNG DER SENSOREN 21 3.2.1 EINORDNUNG VON
SENSORTYPEN 22 3.2.2 RADAR 23 3.2.3 LASERSCANNER 27 3.2.4 KAMERA 30 3.3
VERWENDETE SENSORKONFIGURATION 36 3.4 KOORDINATENSYSTEME UND
TRANSFORMATIONEN 37 3.4.1 BESCHREIBUNG DER VERWENDETEN
KOORDINATENSYSTEME 38 3.4.2 HOMOGENE KOORDINATENTRANSFORMATION 42 3.5
SOFTWAREENTWICKLUNGSUMGEBUNG ADTF 44 4 MODELLBASIERTE OBJEKTERKENNUNG
MITTELS BILDVERARBEITUNG 46 4.1 GRUNDLAGEN DER BILDVERARBEITUNG 47 4.1.1
KANTENDETEKTIONSOPERATOREN 48 4.1.2 HAUPTACHSENTRANSFORMATION 51 4.2
MERKMALSSPEZIFISCHE OPERATOREN 55 4.2.1 GRADIENTENHAEUFUNGSOPERATOR 55
4.2.2 KONTURBEWERTUNGSOPERATOR 56 4.2.3 SYMINETRIEOPERATOREN 57 4.3
DETEKTOREN 00 4.3.1 REIFENDETEKTOR G0 4.3.2 LICHTDETEKTOR 61
BIBLIOGRAFISCHE INFORMATIONEN HTTP://D-NB.INFO/1003931650 DIGITALISIERT
DURCH INHALTSVERZEICHNIS 4.3.3 BODENREFLEXIONSDETEKTOR 64 4.3.4
DACHKANTENDETEKTOR FUER FAHRZEUGHECKANSICHTEN BEI NACHT 66 4.4
MODELLBASIERTE OBJEKTERKENNUNG 69 4.4.1 MODELLE DER OBJEKTGESTALT 70
4.4.2 MODELLE DER OBJEKTDYNAMIK 73 4.4.3 REKURSIVE ZUSTANDSSCHAETZUNG
NACH DEM 4D-ANSATZ 79 4.5 ZUSAMMENFASSUNG ZUR MODELLBASIERTEN
OBJEKTERKENNUNG 83 5 KLASSIFIKATION DURCH MASCHINENLERNVERFAHREN 84 5.1
RANDOM-FOREST-KLASSIFIKATOR 84 5.1.1 ENTSCHEIDUNGSBAEUME 85 5.1.2
ENSEMBLE-LERNVERFAHREN 88 5.2 GENERALISIERTE
RADIALE-BASIS-FUNKTIONEN-NETZE 89 5.3 MERKMALSSELEKTION 91 6
FAHRZEUGDETEKTION BEI TAG UND NACHT 93 6.1 PHILOSOPHIE 93 6.2
HERAUSFORDERUNGEN 96 6.3 VERFAHREN ZUR FAHRZEUGDETEKTION BEI TAG 98
6.3.1 TRAININGSDATENERZEUGUNG 98 6.3.2 ROI-GENERIERUNG 100 6.3.3
OBJEKTERKENNUNG MITTELS KLASSIFIKATION 106 6.3.4 BEWERTUNG DES
VERFAHRENS 110 6.4 VERFAHREN ZUR FAHRZEUGDETEKTION BEI NACHT 117 6.4.1
TRAININGSDATENERZEUGUNG 117 6.4.2 ROI-GENERIERUNG 118 6.4.3
OBJEKTDETEKTION MITTELS KLASSIFIKATION 126 6.4.4 BEWERTUNG DES
VERFAHRENS 131 6.5 ZUSAMMENFASSUNG ZUR FAHRZEUGDETEKTION 133 7
STRATEGIEN ZUR ROBUSTEREN OBJEKTVERFOLGUNG 134 7.1 FAHRSPURTRACKING 134
7.1.1 ANGEPASSTE VORAUASCLIAU 135 7.1.2 GRUPPIERUNG VON
MARKIERUNGSMERKMALEN 137 7.1.3 SITUATIONSABHAENGIGE TRACKERDYNAMIK 145
7.1.4 GIERRATENOFFSETSCHAETZUNG 148 7. INHALTSVERZEICHNIS C
BEWERTUNGSMASSE 162 CL DETEKTIONSRATEN 162 C.2 KONFUSIONSINATRIX 163 D
ALGORITHMUS ZUR VERKETTUNG VON SPURMARKIERUNGSMERKMALEN 165 E GRUNDLAGEN
ZUR KAIMAN-FILTERUNG 168 F DISKRETISIERUNG VON
DIFFERENZIALGLEICHUNGSSYSTEMEN 170 LITERATURVERZEICHNIS 171
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