Fusion von Basisalgorithmen zur Segmentierung von Straßenverkehrsszenen
Fusion von Basisalgorithmen zur Segmentierung von Straßenverkehrsszenen
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Derzeitige Projekte am Institut für Neuroinformatik in Bochum beschäftigen sich mit der Analyse von Straßenverkehrsszenen mittels Computer Vision. Dies impliziert, wegen der durch die natürliche Umwelt aufgestellten Randbedingungen, hohe Anforderungen an die zu entwickelnden Algorithmen. Im Speziellen wird versucht, Verkehrsteilnehmer aus Videobildern zu extrahieren und die so gewonnenen Objekthypothesen weiter zu attributieren (z.B. Objektklasse, Abstand, Geschwindigkeit, Gefahrenpotential hinsichtlich der beabsichtigten Eigentrajektorie etc.), um im Hinblick auf den Einsatz in Assistenzsystemen in Fahrzeugen eine möglichst genaue Beschreibung der Umwelt zu erreichen. Nicht nur die große Vielfalt der unterschiedlichen Umweltszenarien, sondern auch das hohe Maß an Sicherheit, das die gestellte Aufgabe erfordert, bedingen ein breitbandiges und flexibles Gesamtsystem. Ein Lösungsvorschlag wird im Text behandelt.
Document information
Fusion von Basisalgorithmen zur Segmentierung von Straßenverkehrsszenen
Fusion of base algorithms for segmentation of road traffic scenes
Mustererkennung, DAGM-Symposium, 20 ; 101-108
1998
8 Seiten, 6 Bilder, 12 Quellen
Conference paper
German