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Originaltitel:
Detektion, Verfolgung und Posenschätzung von Personen im urbanen Straßenverkehr mit mobilen Multisensorsystemen
Übersetzter Titel:
Detection, tracking and pose estimation of persons in urban street environments by mobile multi sensor systems
Autor:
Borgmann, Björn
Jahr:
2023
Dokumenttyp:
Dissertation
Fakultät/School:
TUM School of Engineering and Design
Betreuer:
Stilla, Uwe (Prof. Dr.)
Gutachter:
Stilla, Uwe (Prof. Dr.); Reiterer, Alexander (Prof. Dr. habil.)
Sprache:
de
Fachgebiet:
BAU Bauingenieurwesen, Vermessungswesen
Stichworte:
LiDAR, MLS, Personendetektion, Tracking, Multisensorsystem
Übersetzte Stichworte:
LiDAR, MLS, Person Detection, Tracking, multi-sensor System
TU-Systematik:
BAU 950
Kurzfassung:
Für die Erkennung von Gefährdungssituationen und -bereichen im Verkehrsraum werden LiDAR- und RGB-Daten mobil aufgenommen. Zur Personendetektion in LiDAR-Daten wird ein neuronales Netz mit einem Abstimmverfahren kombiniert. Die Detektionsleistung wird durch ein nachfolgendes Trackingverfahren verbessert. Basierend auf der Detektion werden die Körperposen in RGB-Bildausschnitten geschätzt. Für die Detektion konnte eine Genauigkeit von 0,81 bei gleichzeitiger Sensitivität von 0,74 erreicht werden.
Übersetzte Kurzfassung:
Mobile LiDAR and RGB data are captured for the detection of dangerous situations and areas in urban street environments. A neural network and voting scheme are used to detect persons in LiDAR data. The detection performance is improved by a subsequent tracking. Based on the detections body poses are estimated in RGB image patches. In regards to the detection a precision of 0.81 with a recall of 0.74 could be achieved.
WWW:
https://mediatum.ub.tum.de/?id=1687653
Eingereicht am:
23.09.2022
Mündliche Prüfung:
09.02.2023
Dateigröße:
31735552 bytes
Seiten:
139
Urn (Zitierfähige URL):
https://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:bvb:91-diss-20230209-1687653-1-9
Letzte Änderung:
06.11.2023
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