@thesis{Fehringer2024, author = {Fehringer, Thomas}, title = {Entwicklung und Vergleich von Metriken zur Performancebewertung von Verkehrszeichenerkennungssystemen in Kombination mit einer intelligenten adaptiven Geschwindigkeitsregelanlage}, publisher = {Technische Hochschule Ingolstadt}, address = {Ingolstadt}, url = {http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:bvb:573-47581}, pages = {VII, 47}, year = {2024}, abstract = {Am 6. Juli 2022 trat die EU-Verordnung in Kraft, welche besagt, dass ab dem Jahr 2024 alle neu zugelassenen Fahrzeuge mit bestimmten Fahrerassistenzsystemen verpflichtend ausgestattet sein m{\"u}ssen. Hierzu z{\"a}hlt unter anderem die Verkehrszeichenerkennung, die zuverl{\"a}ssig agieren sollte, um die Sicherheit des Fahrers zu gew{\"a}hrleisten und den Fahrkomfort zu erh{\"o}hen. Da jedoch die Zuverl{\"a}ssigkeit dieser Systeme schwer messbar ist, ist das Ziel in der vorliegenden Arbeit, geeignete Metriken zu entwickeln und miteinander zu vergleichen, die die Verkehrszeichenerkennung in Kombination mit einer intelligenten adaptiven Geschwindigkeitsregelanlage ber{\"u}cksichtigen und die Performance dieser Systeme bewerten. Am Ende dieser Arbeit wird die geeignetste Metrik ausgew{\"a}hlt, die diese Systeme am besten bewertet. Um das Thema zielgerichtet beantworten zu k{\"o}nnen, wurden drei Versuchsfahrzeuge von verschiedenen Automobilherstellern ausgew{\"a}hlt und jeweils drei Tag- und Nachtfahrten durchgef{\"u}hrt, die mittels einer mobilen Kamera (GoPro) aufgezeichnet worden sind. Da die Performance aus einem zeitlich und {\"o}rtlich beobachteten Systemverhalten resultiert, wurden anschließend drei Metriken entwickelt, um aussagekr{\"a}ftige Ergebnisse zu erhalten. Die erste Metrik ist eine qualitative Metrik, welche eine Kategorisierung von 0 bis 7 beinhaltet. Die zweite Metrik ist quantitativ, bei der die beiden Systeme zuerst einzeln bewertet und anschließend zusammengef{\"u}hrt werden. Die dritte Metrik ist eine True-False-Formel, bei der das Ergebnis durch einen KPI dargestellt wird. Diese Metriken sind im n{\"a}chsten Schritt auf das Videomaterial angewendet worden, um anschließend einen Vergleich zu schaffen. Nachdem die Metriken hinsichtlich ihrer Eigenschaften und Kriterien bewertet wurden, wurde die geeignetste Metrik ausgew{\"a}hlt. Der Vergleich und die anschließende Bewertung der verschiedenen Metriken zeigen, dass die Metrik 1, welche eine Kategorisierung ist, die Performance hinsichtlich der Verkehrszeichenerkennung in Kombination mit einer intelligenten adaptiven Geschwindigkeitsregelanlage am besten bewerten l{\"a}sst. Mit Hilfe der zum Schluss ausgew{\"a}hlten Metrik k{\"o}nnen weitere Untersuchungen f{\"u}r Forschungszwecke durchgef{\"u}hrt werden, um in Zukunft das automatisierte Fahren sicherer zu gestalten und die Anzahl der bisher stetig steigenden Verkehrsunf{\"a}lle auf ein Minimum zu reduzieren.}, language = {de} }