In Fahrzeugen der neuesten Generation werden Stereobilder vom Fahrweg des Fahrzeugs bei Tageslicht zur Detektion von Personen im Fahrweg genutzt. In diesem Beitrag wird untersucht, ob ein derartiger Detektionsalgorithmus für Bilder aus der Nacht geeignet ist. Dazu wird für verschiedene Beleuchtungssituationen je ein separates Detektormodell angelernt und ausgewertet. Weiter wird in diesem Beitrag eine Methode vorgestellt, mit der Falschdetektionen anhand der Disparitätskarte erkannt und verworfen werden können. Dazu wird die metrische Größe jeder Detektion bestimmt und die Plausibilität anhand realer Größenangaben von Personen geprüft. In einer Messfahrt wurden für verschiedene Beleuchtungssituationen am Tag und in der Nacht Stereobilder des Fahrwegs aufgezeichnet. Es hat sich gezeigt, dass der Detektor durch separate Modelle für Beleuchtungssituationen bei Nacht eine hohe Detektionsgüte mit einer mittleren Präzision über 65% erreichen kann. Dies ist wahrscheinlich auf die geringe Varianz des Erscheinungsbildes von Personen bei Nacht zurückzuführen. Die geringe Detektionsgüte bei Tag mit unter 30% lässt sich durch Plausibilitätsprüfung auf annähernd 80% steigern.
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In Fahrzeugen der neuesten Generation werden Stereobilder vom Fahrweg des Fahrzeugs bei Tageslicht zur Detektion von Personen im Fahrweg genutzt. In diesem Beitrag wird untersucht, ob ein derartiger Detektionsalgorithmus für Bilder aus der Nacht geeignet ist. Dazu wird für verschiedene Beleuchtungssituationen je ein separates Detektormodell angelernt und ausgewertet. Weiter wird in diesem Beitrag eine Methode vorgestellt, mit der Falschdetektionen anhand der Disparitätskarte erkannt und verworfe...
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