Die Datenbestände lokaler Fernsehsender umfassen oftmals mehrere zehntausend Videokassetten. Moderne Verfahren werden benötigt, um derartige Datenkollektionen inhaltlich automatisiert zu erschließen. Das Auffinden relevanter Objekte spielt dabei eine übergeordnete Rolle, wobei gesteigerte Anforderungen wie niedrige Fehler- und hohe Detektionsraten notwendig sind, um eine Korruption des Suchindex zu verhindern und erfolgreiche Recherchen zu ermöglichen. Zugleich müssen genügend Objekte indiziert werden, um Aussagen über den tatsächlichen Inhalt zu treffen.
Diese Arbeit befasst sich mit der Anpassung und Optimierung bestehender Detektionsverfahren. Dazu wird ein auf die hohen Leistungsbedürfnisse der Videoanalyse zugeschnittenes holistisches Workflow- und Prozesssystem mit der Zielstellung implementiert, die Entwicklung von Bilderkennungsalgorithmen, die Visualisierung von Zwischenschritten sowie deren Evaluation zu ermöglichen. Im Fokus stehen Verfahren zur strukturellen Zerlegung von Videomaterialien und zur inhaltlichen Analyse im Bereich der Gesichtsdetektion und Fußgängererkennung.
Aktualisiert: 2019-12-12
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Verkehrspolitische Entwicklungen erfordern einen erhöhten Fußgängerschutz im Straßenverkehr. Mit dieser Dissertation wird ein Lösungsvorschlag zur Fußgängerklassifikation basierend auf Radarsensoren vorgestellt. Dazu wird die Signalverarbeitung handelsüblicher Radarsensoren der Automobilindustrie um eine systematische Analyse der Echosignale und eine Zielklassifikation erweitert. Es wird eine Unterscheidung zwischen Radarechosignalen von Fußgängern, Fahrzeugen und ortsfesten Objekten durchgeführt. Alle Ergebnisse werden experimentell validiert, wodurch sich hinsichtlich der Entwicklung von Radarsensoren für den Fußgängerschutz im Automobilbereich gehaltsvolle Anregungen ergeben.
Political developments require an increased protection for pedestrians in city traffic. This dissertation thesis presents a solution proposal for classification using radar sensors. The signal processing of automotive radar sensors is extended by a systematic analysis of the radar echo signal and a classification process. It is distinguished between echo signals from pedestrians, vehicles and fixed objects. All results are validated experimentally, thus can ensure substantial suggestions regarding the development of radar sensors for pedestrian protection in the automotive field.
Aktualisiert: 2020-05-11
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Zur besseren Erkennung von Objekten im nächtlichen Straßenverkehr werden bereits Fahrerassistenzsysteme wie das blendfreie Fernlicht und warnende Nachtsichtsysteme eingesetzt. Das Markierende Licht ist ein weiteres lichtbasiertes Fahrerassistenzsystem, welches die Aufmerksamkeit des Fahrers mithilfe eines gezielten Lichtstrahls auf potentiell gefährliche Objekte lenkt. In dieser Arbeit werden die Grundlagen für ein solches Lichtsystem erforscht und es wird ein Prototyp zur Realisierung dieser Lichtfunktion aufgebaut. Das System besteht aus einem LED-Array-Scheinwerfer, einer Datenverarbeitungseinheit, einem FIR- und NIR-Kamerasystem und einer Fußgängererkennungssoftware. Letztere segmentiert zunächst warme Objekte im FIR-Bild, welche im Anschluss von einem texturbasierten Klassifikator (Adaboost + Haar-like) untersucht werden. Positive Klassifikationen werden im 3-D-Fahrzeugkoordinatensystem mit einem Unscented-Kalman-Filter verfolgt. Sind genügend viele texturbasierte Klassifikationen vorhanden, wird die Region im FIR- als auch im NIR-Bild mit einem gradientenbasierten Klassifikator (Stützvektormaschine + Histograms of Oriented Gradients) auf eine Fußgängersilhouette hin überprüft. Konnte der Klassifikator die Präsenz eines Fußgängers über mehrere Bilder bestätigen, gilt das Objekt als identifiziert. Daraufhin wird die Kollisionswahrscheinlichkeit berechnet und ggf. das Objekt mit dem LED-Array-Scheinwerfer und einer geeigneten Strategie beleuchtet. Das Fußgängererkennungssystem erkennt 92% der unverdeckten Fußgängern bei einer FPR von weniger als eins pro Stunde.
Aktualisiert: 2019-10-17
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