Erkennung von Ampeln aus Onboard-Videosequenzen für Fahrerassistenzsysteme (eBook, PDF)
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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 z...
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.
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