In der vorliegenden Arbeit wird die Objekterkennung und -Verfolgung aus Videosequenzen eines fahrenden Fahrzeugs implementiert. Die Videos werden offline verarbeitet. Dabei werden insbeso… Altro …
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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*Segmentierung* - von unbewegten Objekten aus monoskopischen Farbbildsequenzen / Taschenbuch für 59 € / Aus dem Bereich: Bücher, Wissenschaft, Technik Medien > Bücher nein Buch (kartonier… Altro …
*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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Dati bibliografici del miglior libro corrispondente
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.
Informazioni dettagliate del libro - Segmentierung
EAN (ISBN-13): 9783639184730 ISBN (ISBN-10): 3639184734 Copertina rigida Copertina flessibile Anno di pubblicazione: 2009 Editore: VDM Verlag Dr. Müller 124 Pagine Peso: 0,201 kg Lingua: ger/Deutsch
Libro nella banca dati dal 2009-12-23T13:28:11+01:00 (Zurich) Pagina di dettaglio ultima modifica in 2023-12-13T23:43:49+01:00 (Zurich) ISBN/EAN: 3639184734
ISBN - Stili di scrittura alternativi: 3-639-18473-4, 978-3-639-18473-0 Stili di scrittura alternativi e concetti di ricerca simili: Autore del libro : brezger, friedrich
