In this thesis a two-step strategy for monitoring the urban traffic by analyzing the single-pass ALS data is presented and investigated. Two methods are proposed for vehicle extraction, namely a morphological segmentation of gridded data and a 3D segmentation of point clouds by an adaptive “mean shift” approach. Depending on the studied scene either one of the methods is applied alone or the combination of two methods by means of grouping large objects via “normalized cuts” is used. Afterwards, the motion state is derived by using a classifier based on Lie group metrics and the velocity of moving vehicles is determined by inverting a model for motion artifacts. The validation of the strategy is achieved with real laser data sets of Toronto, Munich and Enschede, which have an average point density of five points per square meter.     «

In this thesis a two-step strategy for monitoring the urban traffic by analyzing the single-pass ALS data is presented and investigated. Two methods are proposed for vehicle extraction, namely a morphological segmentation of gridded data and a 3D segmentation of point clouds by an adaptive “mean shift” approach. Depending on the studied scene either one of the methods is applied alone or the combination of two methods by means of grouping large objects via “normalized cuts” is used. Afterwards,...     »

In dieser Arbeit wird eine zweistufige Strategie zur Verkehrsüberwachung in urbanen Bereichen durch Auswertung von Single-Pass ALS-Daten vorgestellt und untersucht. Für die Fahrzeugextraktion werden zwei Methoden vorgeschlagen, nämlich eine morphologische Segmentierung von Rasterdaten und eine 3D-Segmentierung von Punktwolken durch einen adaptiven „mean shift“-Ansatz. In Abhängigkeit der untersuchten Szene wird jeweils eine Methode alleine oder eine Kombination mittels Gruppierung größerer Objekte durch „Normalized cuts“ angewendet. Danach wird der Bewegungsstatus durch einen „Lie group“-Klassifikator abgeleitet und die Geschwindigkeit der bewegten Fahrzeuge durch Invertierung eines Modells für Bewegungsartefakte bestimmt. Die Validierung der Strategie erfolgt mit realen Laserdatensätzen von Toronto, München und Enschede, die eine mittlere Dichte von fünf Punkten pro Quadratmeter besitzen.     «

In dieser Arbeit wird eine zweistufige Strategie zur Verkehrsüberwachung in urbanen Bereichen durch Auswertung von Single-Pass ALS-Daten vorgestellt und untersucht. Für die Fahrzeugextraktion werden zwei Methoden vorgeschlagen, nämlich eine morphologische Segmentierung von Rasterdaten und eine 3D-Segmentierung von Punktwolken durch einen adaptiven „mean shift“-Ansatz. In Abhängigkeit der untersuchten Szene wird jeweils eine Methode alleine oder eine Kombination mittels Gruppierung größerer Objek...     »