Daniel Neumann:

Fahrzeugerfassung mithilfe von Stereo-Vision sowie HOG-, LBP-, und Haar-Feature-basierter Bildklassifikatoren

Kurzbeschreibung

Die Erkundung der Umgebung ist eine essentielle Fähigkeit für autonomes Fahren. Mithilfe von Sensoren können in der Nähe befindliche Objekte sichtbar gemacht werden. In dieser Arbeit wird das Erkennenn von Fahrzeugen anhand von Stereokamerabildern untersucht. Es wird maschinelles räumliches Sehen eingesetzt, um Objekte der Umgebung zu lokalisieren. Zusätzlich werden mit Bildklassifikatoren Objekte als Fahrzeuge identifiziert. Verschiedene Algorithmen aus dem Bereich der bildbasierten Mustererkennung kommen dabei zum Einsatz und werden evaluiert. Im Rahmen des AutoNOMOS-Projekts der Arbeitsgruppe "Intelligente Systeme und Robotik" wurde ein System implementiert, dass es ermöglicht, Fahrzeuge in Echtzeit zu erkennen.

Abschluss
Master of Science (M.Sc.)
Abgabedatum
11.01.2016

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