User: Guest  Login
Original title:
Videobasierte modellgestützte Objekterkennung für Fahrerassistenzsysteme 
Translated title:
Video-based model-supported object recognition for driver assistance systems 
Year:
2009 
Document type:
Dissertation 
Institution:
Fakultät für Elektrotechnik und Informationstechnik 
Advisor:
Färber, Georg (Prof. Dr.) 
Referee:
Färber, Georg (Prof. Dr.); Diepold, Klaus (Prof. Dr.) 
Language:
de 
Subject group:
DAT Datenverarbeitung, Informatik; ELT Elektrotechnik; VER Technik der Verkehrsmittel 
Keywords:
Fahrerassistenzsysteme, Bildverarbeitung, Umfeldwahrnehmung, Spurerkennung, Fahrzeugdetektion, Fahrzeugerkennung, Detektion, Klassifikation, Tracking 
Translated keywords:
driver assistance systems, image processing, lane tracking, vehicle detection, detection, classification, tracking 
Controlled terms:
Personenkraftwagen; Spurführung; Fahrerassistenzsystem; Fahrstreifen; Objekterkennung; Bildverarbeitung; Kalman-Filter; Zustandsschätzung 
TUM classification:
VER 085d; DAT 760d 
Abstract:
Um den steigenden Anforderungen zukünftiger Fahrerassistenzsysteme an die Qualität der Informationen über das lokale Umfeld des eigenen Fahrzeugs zu entsprechen, werden in dieser Arbeit Algorithmen zur videobasierten Fahrzeug- und Fahrspurerkennung entwickelt. Die Verfahren zur Fahrzeugdetektion kombinieren Expertenwissen mit modernen Maschinenlernverfahren in einem Gesamtsystem, das an verschiedene Problemstellungen zur videobasierten Objekterkennung angepasst werden kann. Durch den Einsatz spe...    »
 
Translated abstract:
In order to meet the increasing requirements of future driver assistance systems in respect to the quality of information about the local environment of one's own vehicle, this thesis develops algorithms for the video-based perception of vehicles and traffic lanes. The methods for vehicle detection combine expert knowledge with state-of-the-art machine learning algorithms to form an overall system, which can be adapted to different video-based object recognition problems. Specialized sensor mode...    »
 
Oral examination:
16.12.2009 
Pages:
194 
Last change:
28.07.2014