In der vorliegenden Arbeit wird die Objekterkennung und -Verfolgung aus Videosequenzen eines fahrenden Fahrzeugs implementiert. Die Videos werden offline verarbeitet. Dabei werden insbeso… Meer...
In der vorliegenden Arbeit wird die Objekterkennung und -Verfolgung aus Videosequenzen eines fahrenden Fahrzeugs implementiert. Die Videos werden offline verarbeitet. Dabei werden insbesondere als unbewegte Objekte die Verkehrsinfrastrukturen wie beispielsweise die Überkopf-Wegweiser wahrgenommen. Die Segmentierung erfolgt einerseits über kantenbasierte Verfahren mit Canny-Operator und Houghtransformation sowie einem modellbasierten Verfahren, das die Eigenschaften von Schildern nutzt. Andererseits unter Nutzung des Feldes, das durch den optischen Fluss von texturreichen Oberflächen in Bildsequenzen erzeugt wird, 3D-Informationen gewonnen und per Clusterverfahren unbewegte Objekte extrahiert. Anschliessend werden die gefundenen Objekte für eine robuste Zustandsschätzung verfolgt. Dafür werden die Grundlagen von Schätzern aufgezeigt und das Kalman Filter und deren gängigsten Variationen vorgestellt und angewendet. Als Ergebnis beschreibt die Diplomarbeit den Aufbau und die Programmierung (Matlab und C++) des Systems. Mit Hilfe der aus der Anwendung auf reale Videodaten gewonnen Ergebnisse werden die Möglichkeiten und Probleme aufgezeigt und diskutiert. Bücher > Sachbücher > Naturwissenschaften & Technik > Ingenieurwissenschaft & Technik 22.0 cm x 15.0 cm x 0.7 cm mm , VDM, Taschenbuch, VDM<
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In der vorliegenden Arbeit wird die Objekterkennung und -Verfolgung aus Videosequenzen eines fahrenden Fahrzeugs implementiert. Die Videos werden offline verarbeitet. Dabei werden insbesondere als unbewegte Objekte die Verkehrsinfrastrukturen wie beispielsweise die Überkopf-Wegweiser wahrgenommen. Die Segmentierung erfolgt einerseits über kantenbasierte Verfahren mit Canny-Operator und Houghtransformation sowie einem modellbasierten Verfahren, das die Eigenschaften von Schildern nutzt. Andererseits unter Nutzung des Feldes, das durch den optischen Fluss von texturreichen Oberflächen in Bildsequenzen erzeugt wird, 3D-Informationen gewonnen und per Clusterverfahren unbewegte Objekte extrahiert. Anschließend werden die gefundenen Objekte für eine robuste Zustandsschätzung verfolgt. Dafür werden die Grundlagen von Schätzern aufgezeigt und das Kalman Filter und deren gängigsten Variationen vorgestellt und angewendet. Als Ergebnis beschreibt die Diplomarbeit den Aufbau und die Programmierung (Matlab und C++) des Systems. Mit Hilfe der aus der Anwendung auf reale Videodaten gewonnen Ergebnisse werden die Möglichkeiten und Probleme aufgezeigt und diskutiert. Bücher, Hörbücher & Kalender / Bücher / Sachbuch / Herstellung & Technik / Elektro- & Kommunikationstechnik, [PU: VDM Verlag Dr. Müller, Saarbrücken]<
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*Segmentierung* - von unbewegten Objekten aus monoskopischen Farbbildsequenzen / Taschenbuch für 59 € / Aus dem Bereich: Bücher, Wissenschaft, Technik Medien > Bücher nein Buch (kartonier… Meer...
*Segmentierung* - von unbewegten Objekten aus monoskopischen Farbbildsequenzen / Taschenbuch für 59 € / Aus dem Bereich: Bücher, Wissenschaft, Technik Medien > Bücher nein Buch (kartoniert) Hardcover;Naturwissenschaften, Medizin, Informatik, Technik;Technik, VDM Verlag Dr. Müller<
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In der vorliegenden Arbeit wird die Objekterkennung und -Verfolgung aus Videosequenzen eines fahrenden Fahrzeugs implementiert. Die Videos werden offline verarbeitet. Dabei werden insbesondere als unbewegte Objekte die Verkehrsinfrastrukturen wie beispielsweise die Überkopf-Wegweiser wahrgenommen. Die Segmentierung erfolgt einerseits über kantenbasierte Verfahren mit Canny-Operator und Houghtransformation sowie einem modellbasierten Verfahren, das die Eigenschaften von Schildern nutzt. Andererseits unter Nutzung des Feldes, das durch den optischen Fluss von texturreichen Oberflächen in Bildsequenzen erzeugt wird, 3D-Informationen gewonnen und per Clusterverfahren unbewegte Objekte extrahiert. Anschliessend werden die gefundenen Objekte für eine robuste Zustandsschätzung verfolgt. Dafür werden die Grundlagen von Schätzern aufgezeigt und das Kalman Filter und deren gängigsten Variationen vorgestellt und angewendet. Als Ergebnis beschreibt die Diplomarbeit den Aufbau und die Programmierung (Matlab und C++) des Systems. Mit Hilfe der aus der Anwendung auf reale Videodaten gewonnen Ergebnisse werden die Möglichkeiten und Probleme aufgezeigt und diskutiert. Bücher > Sachbücher > Naturwissenschaften & Technik > Ingenieurwissenschaft & Technik 22.0 cm x 15.0 cm x 0.7 cm mm , VDM, Taschenbuch, VDM<
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Bibliografische gegevens van het best passende boek
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Gedetalleerde informatie over het boek. - Segmentierung
EAN (ISBN-13): 9783639184730 ISBN (ISBN-10): 3639184734 Gebonden uitgave pocket book Verschijningsjaar: 2009 Uitgever: VDM Verlag Dr. Müller 124 Bladzijden Gewicht: 0,201 kg Taal: ger/Deutsch
Boek bevindt zich in het datenbestand sinds 2009-12-23T13:28:11+01:00 (Amsterdam) Detailpagina laatst gewijzigd op 2023-12-13T23:43:49+01:00 (Amsterdam) ISBN/EAN: 3639184734
ISBN - alternatieve schrijfwijzen: 3-639-18473-4, 978-3-639-18473-0 alternatieve schrijfwijzen en verwante zoekwoorden: Auteur van het boek: brezger, friedrich
