Eine Systemarchitektur für effiziente videobasierte Fahrerassistenzsysteme

  • Verschiedene videobasierte Applikationen gleichzeitig in ein Fahrzeug zu integrieren, stellt eine große technische Herausforderung dar. In der vorliegenden Arbeit wird eine vereinheitlichende Architektur vorgeschlagen, in der alle relevanten Module Haar-Merkmale nutzen. Algorithmen für verschiedene Aufgaben wurden entsprechend angepasst. Es konnte gezeigt werden, dass die Leistungsfähigkeit der betrachteten Module mindestens vergleichbar mit vorherigen Alternativen ist, in vielen Fällen konnten sogar Verbesserungen erzielt werden. Im Rahmen der vorliegenden Arbeit wird vorgeschlagen, alle freien Parameter, also auch den geeigneten Merkmalssatz, durch automatische (Mehrziel-)Optimierung zu bestimmen. Es wird eine neue Methode vorgestellt, die das wiederholte Training von Klassifikatoren mittels linearer Diskriminanzanalyse erheblich beschleunigen kann. Schließlich wird die Möglichkeit diskutiert, Bilder von Google Street View bei der Entwicklung videobasierter FAS zu berücksichtigen.

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Metadaten
Author:Jan SalmenGND
URN:urn:nbn:de:hbz:294-39189
Referee:Gregor SchönerORCiDGND, Christian IgelORCiDGND
Document Type:Doctoral Thesis
Language:German
Date of Publication (online):2013/12/05
Date of first Publication:2013/12/05
Publishing Institution:Ruhr-Universität Bochum, Universitätsbibliothek
Granting Institution:Ruhr-Universität Bochum, Fakultät für Elektrotechnik und Informationstechnik
Date of final exam:2013/08/05
Creating Corporation:Fakultät für Elektrotechnik und Informationstechnik
GND-Keyword:Bildverarbeitung; Objekterkennung; Signalverarbeitung; Straßenverkehr; Fahrerassistenzsystem
Dewey Decimal Classification:Allgemeines, Informatik, Informationswissenschaft / Informatik
faculties:Fakultät für Elektrotechnik und Informationstechnik
Licence (German):License LogoKeine Creative Commons Lizenz - es gelten der Veröffentlichungsvertrag und das deutsche Urheberrecht