3D Objektverfolgung und Entscheidungsfindung: neue Ansätze zu monokularen kamerabasierten Fahrerassistenzsystemen
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| Format: | Abschlussarbeit Buch |
| Sprache: | German |
| Veröffentlicht: |
Tönning
Der Andere Verlag
2011
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| Schriftenreihe: | Beiträge zur Informationstechnologie
6 |
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| Online-Zugang: | Inhaltsverzeichnis |
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|---|---|
| adam_text | Inhaltsverzeichnis
1 Einführung 11
2 Grundlagen zur Objektverfolgung und der Entscheidungsfusion 15
2.1 Filter zur Objektverfolgung................... 16
2.1.1 Kaiman Filter.....·.................. 17
2.1.2 Erweitertes Kaiman Filter................ 19
2.1.3 Unscented Kaiman Filter................ 20
2.1.4 Partikelfilter ....................... 23
2.2
Bayes
Fusion........................... 25
2.3 Ein generelles
Tracking
System für viele Objekte....... 26
2.4 Kamera Repräsentation..................... 28
2.5 Definition der Koordinatensysteme............... 30
3 Die Verfolgung mehrerer Objekte aus einem bewegten Fahrzeug 31
3.1 Der Versuchsträger........................ 32
3.2 Kompensation der Eigenbewegung............... 33
3.2.1 Prozessmodell....................... 33
3.2.2 Berechnung der Eigenbewegung............. 35
3.3 Ein effizientes
Tracking
System für mehrere Objekte..... 36
3.3.1 Berechnung des Gatebereichs.............. 38
3.3.2 Modifizierte
Nearest Neighbor
Assoziation....... 38
3.3.3 Track Management.................... 39
3.4 Ein neuer Ansatz zur Bewertung von Tracking-Systemen ... 40
3.4.1 Generierung von Referenzdaten............. 41
3.4.2 Korrespondenzbildung.................. 42
3.4.3 Bildbasierte Metriken.................. 43
3.4.4 Objektbasierte Metriken................. 45
3.5 Zusammenfassung ........................ 48
4 Ein neuer Ansatz zum
Tracking
von Fußgängern 49
4.1 Systemüberblick ......................... 50
4.2 Ein neuartiges Filter zum
Tracking
von Fußgängern ..... 51
4.2.1 Bewegungsmodell..................... 51
4.2.2
Observationsmodell
................... 53
4.2.3 Initialisierung....................... 55
4.3 Berücksichtigung und Rückkopplung der Klassifikation .... 56
4.4 Diskussion über den Einsatz optischer Verfolgungsalgorithmen 56
4.5 Ergebnisse............................. 58
4.6 Numerische Evaluierung..................... 60
4.6.1 Vergleich mit einem Standardfilter........... 60
4.6.2 Güte der Detektion.................... 61
4.6.3 Güte des Verfolgungssystems.............. 62
4.6.4 Systemgüte........................ 63
4.6.5 Diskussion der Ergebnisse................ 64
4.7 Zusammenfassung ........................ 64
Kamerabasierte Verkehrszeichenerkennung 67
5.1 Systemüberblick ......................... 68
5.2 Ein neuer Ansatz zum
Tracking
von Verkehrszeichen..... 69
5.2.1 Das
Condensation
Partikelfilter............. 70
5.2.2 Bewegungsmodell..................... 71
5.2.3 Messmodell........................ 73
5.2.4 Initialisierung....................... 76
5.2.5 Ein innovativer Ansatz zur Rückkopplung der Feinpo-
sitionserkennung und der Klassifikation ........ 77
5.2.6 Ergebnisse......................... 78
5.2.7 Numerische Evaluierung................. 80
5.3 Ein neuer Ansatz zur Entscheidungsfusion für ein Verkehrs¬
zeichenerkennungssystem .................... 85
5.3.1 Systemüberblick..................... 87
5.3.2 Fusion in einem Entscheidungsbaum.......... 89
5.3.3 Fusion von Track-Alter und Klassifikationsergebnissen 92
5.3.4 Fusion identischer Schilder................ 94
5.3.5 Regelbasierte Selektion.................. 97
5.3.6 Ergebnisse......................... 100
5.3.7 Numerische Evaluierung................. 100
5.4 Zusammenfassung ........................ 102
Ein neuer Ansatz zur Fahrspurerkennung und Verfolgung 103
6.1 Systemüberblick ......................... 105
6.2 Ein neuer effizienter Ansatz zur Fahrspurdetektion...... 106
6.3 Modellierung der Fahrspur.................... 111
6.3.1 Bewegungsmodell..................... 111
6.3.2 Messmodell........................ 114
6.4 Berechnung der Erkennungsregion ............... 115
6.5 Probabilistische Messwertzuordnung.............. 117
6.6 Filter Modi und Situationserkennung.............. 119
6.7
IMM-PDA Filter
......................... 121
6.8 Auswertung der Parameterschätzung.............. 124
6.9 Numerische Evaluierung..................... 126
6.10 Ergebnisse............................. 128
6.11 Zusammenfassung ........................ 130
7 Ein neues Filter zur Verfolgung von Fahrzeugen 131
7.1 Einführung............................ 131
7.2 Systemüberblick ......................... 132
7.3 Ein neues Filter zur Fahrzeugverfolgung............ 133
7.3.1 Bewegungsmodell..................... 133
7.3.2 Messmodell........................ 135
7.4 Modellumschaltung zur Lösung des Beobachtbarkeitsproblems 136
7.5 Ergebnisse............................. 137
7.6 Evaluierung............................ 137
7.6.1 Detektion......................... 139
7.6.2
Tracking
.......................... 139
7.6.3 Endergebnisse....................... 140
7.6.4 Evaluierung der Distanzschätzung ........... 141
7.7 Zusammenfassung ........................ 141
8 Zusammenfassung und Ausblick 143
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