@inproceedings{KnoettnerRosenbaumBrunn, author = {Kn{\"o}ttner, Julia and Rosenbaum, Dominik and Brunn, Ansgar}, title = {Trennung von parkenden und am Verkehr teilnehmenden Fahrzeugen basierend auf einer automatischen Verkehrserfassung aus Luftbildern}, series = {Dreil{\"a}ndertagung der DGPF, der OVG und der SGPF in Wien, {\"O}sterreich - Publikationen der DGPF}, booktitle = {Dreil{\"a}ndertagung der DGPF, der OVG und der SGPF in Wien, {\"O}sterreich - Publikationen der DGPF}, number = {28}, abstract = {In diesem Beitrag wird eine Methode entwickelt, die auf Basis der automatischen Verkehrserfassung des Deutschen Zentrums f{\"u}r Luft- und Raumfahrt e.V. (DLR), stehende Fahrzeuge in „parkend" und „am Verkehr teilnehmend" unterteilt. Bei der Erfassung, die Teilbereich des Projektes VABENE++ ist, werden w{\"a}hrend eines Helikopterfluges Fahrzeuge im Bild detektiert und {\"u}ber eine Bildsequenz getrackt, sodass anschließend f{\"u}r jedes wiedergefundene Fahrzeug mehrere Positionen vorliegen. Im Zuge dessen werden zahlreiche Verkehrsparameter gewonnen. Anhand dieser Daten wird die finale Unterscheidung mithilfe von Fuzzy-Logik realisiert. Neben den gegenw{\"a}rtigen Umgebungseinfl{\"u}ssen werden dabei auch die benachbarten Fahrzeuge mit einbezogen.}, language = {de} } @article{KnoettnerRosenbaumKurzetal., author = {Kn{\"o}ttner, Julia and Rosenbaum, Dominik and Kurz, Franz and Brunn, Ansgar and Reinartz, Peter}, title = {Rule-Based Mapping of Parked Vehicles using Aerial Image Sequences}, series = {ISPRS Annals of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences}, volume = {IV-2/W7}, journal = {ISPRS Annals of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences}, doi = {doi.org/10.5194/isprs-annals-IV-2-W7-95-2019}, pages = {95 -- 101}, abstract = {Mapping of parking spaces in cities is a prerequisite for future applications in parking space management like community-based parking. Although terrestrial or vehicle based sensors will be the favorite data source for parking space mapping, airborne monitoring can play a role in building up city wide basis maps which include also parking spaces on ancillary and suburban roads. We present a novel framework for automatic city wide classification of vehicles in moving, stopped and parked using aerial image sequences and information from a road database. The time span of observation of a specific vehicle during an image sequence is usually not long enough to decide unambiguously, whether a vehicle stopped e.g. before a traffic light or is parking along the road. Thus, the workflow includes a vehicle detection and tracking method as well as a rule-based fuzzy-logic workflow for the classification of vehicles. The workflow classifies stopped and parked vehicles by including the neighbourhood of each vehicle via a Delaunay-Graph. The presented method reaches correctness values of around 86.3\%, which is demonstrated using three different aerial image sequences. The results depend on several factors like detection quality and road database accuracy.}, language = {en} }