Diese Arbeit stellt zwei Partikelfilterverfahren vor, um die Herausforderungen von luftgestütztem Fahrzeugtracking und Map-Matching von Fahrzeugen zu adressieren. Beim luftgestützten Fahrzeugtracking werden die Einschränkungen, die durch die geringe räumliche und zeitliche Auflösung der Bilder verursacht werden, durch adaptive Ansätze für das Partikelsampling und die -gewichtung reduziert. Um die Mehrdeutigkeiten beim Map-Matching zu reduzieren, wird ein Partikelfilter mit integrierter spurgenauer Kartentopologie zusammen mit einem Medoid-Shift Clusteringverfahren vorgestellt. Beide Partikelfilterverfahren erzielen robuste Ergebnisse auf realen Datensätzen in industriellen Anwendungen.
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Diese Arbeit stellt zwei Partikelfilterverfahren vor, um die Herausforderungen von luftgestütztem Fahrzeugtracking und Map-Matching von Fahrzeugen zu adressieren. Beim luftgestützten Fahrzeugtracking werden die Einschränkungen, die durch die geringe räumliche und zeitliche Auflösung der Bilder verursacht werden, durch adaptive Ansätze für das Partikelsampling und die -gewichtung reduziert. Um die Mehrdeutigkeiten beim Map-Matching zu reduzieren, wird ein Partikelfilter mit integrierter spurgenau...
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