Monoscopic Object-Recognition for Advanced Driver Assistance Systems
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Beschreibung
Die Arbeit beschäftigt sich mit der Verbesserung der videobasierten Fahrumfelderfassung für zukünftige Fahrerassistenzsysteme. Dazu werden Methoden zur Erfassung der Bewegungsinformation durch den optischen Fluss, zur bewegungsbasierten Objektdetektion, zur Extraktion der Objektkontur mittels Gruppierung von Bildkanten und zur Klassifikation relevanter Objekte wie Pkw, Lkw, Fahrräder und Fußgänger vorgestellt. Diese Methoden werden mit umfangreichen Testsequenzen in einem anwendungsrelevanten Szenario anhand etablierter Qualitätsmetriken und dem Kriterium der echtzeitfähigen Realisierbarkeit vergleichend bewertet.
Die Arbeit beschäftigt sich mit der Verbesserung der videobasierten Fahrumfelderfassung für zukünftige Fahrerassistenzsysteme. Dazu werden Methoden zur Erfassung der Bewegungsinformation durch den optischen Fluss, zur bewegungsbasierten Objektdetektion, zur Extraktion der Objektkontur mittels Gruppierung von Bildkanten und zur Klassifikation relevanter Objekte wie Pkw, Lkw, Fahrräder und Fußgänger vorgestellt. Diese Methoden werden mit umfangreichen Testsequenzen in einem anwendungsrelevanten Szenario anhand etablierter Qualitätsmetriken und dem Kriterium der echtzeitfähigen Realisierbarkeit vergleichend bewertet.
Autor*in
Andreas Laika