This thesis addresses object detection with a 3D camera and active illumination. This sensor not only generates an intensity value but also a distance measurement for each pixel based on the time-of-flight principle. For the 3D images a signal processing chain consisting of filtering, amplitude and distance based segmentation and classification is developed. A combination of rule based and machine learning algorithms are used to detect object classes such as pedestrians, vehicles, trucks and traffic signs. Furthermore, the potential for a garage parking application based on a 3D camera is tested and evaluated. By means of hit rates the performance and accuracy of the developed software is evaluated. This work includes an in-depth theoretical analysis combined with experiments to analyze the performance of the 3D camera in adverse weather conditions such as snow, rain or fog.    «

This thesis addresses object detection with a 3D camera and active illumination. This sensor not only generates an intensity value but also a distance measurement for each pixel based on the time-of-flight principle. For the 3D images a signal processing chain consisting of filtering, amplitude and distance based segmentation and classification is developed. A combination of rule based and machine learning algorithms are used to detect object classes such as pedestrians, vehicles, trucks and t...    »

Diese Dissertation befasst sich mit der Objekterkennung basierend auf einer 3D Kamera mit aktiver Beleuchtung. Diese Kamera bestimmt über die Laufzeit des Lichts in jedem Bildpunkt einen Abstandswert des beobachteten Objekts. Für die 3D Bilder wird eine Bildverarbeitungskette bestehend aus Filtern, einer amplituden- und distanzabhängigen Segmentierung und einer Klassifizierung erarbeitet. Es wird zur Klassifikation eine Kombination aus regelbasierten und maschinellen Lernverfahren genutzt, um die Objekte Fußgänger, Fahrzeug, LKW und Verkehrszeichen zu erkennen. Weiterhin wird das Potenzial für eine automatische Parkanwendung mithilfe der 3D Kamera überprüft und bewertet. Anhand von Erkennungsraten wird die Leistungsfähigkeit des entwickelten Systems überprüft. Diese Arbeit beinhaltet eine theoretische Analyse, verbunden mit Experimenten zur Leistungsfähigkeit der 3D Kamera unter widrigen Wetterbedingungen.     «

Diese Dissertation befasst sich mit der Objekterkennung basierend auf einer 3D Kamera mit aktiver Beleuchtung. Diese Kamera bestimmt über die Laufzeit des Lichts in jedem Bildpunkt einen Abstandswert des beobachteten Objekts. Für die 3D Bilder wird eine Bildverarbeitungskette bestehend aus Filtern, einer amplituden- und distanzabhängigen Segmentierung und einer Klassifizierung erarbeitet. Es wird zur Klassifikation eine Kombination aus regelbasierten und maschinellen Lernverfahren genutzt, um d...    »