@inproceedings{NunnKummertMuelleretal.2009, author = {Nunn, Christian and Kummert, Anton and M{\"u}ller, Dennis and Meuter, Mirko and M{\"u}ller-Schneiders, Stefan}, title = {An improved adaboost learning scheme using LDA features for object recognition}, series = {Proceedings of the 12th International IEEE Conference on Intelligent Transportation Systems, St. Louis, MO, USA, October 3-7, 2009}, booktitle = {Proceedings of the 12th International IEEE Conference on Intelligent Transportation Systems, St. Louis, MO, USA, October 3-7, 2009}, publisher = {IEEE}, address = {Piscataway, N.J.}, isbn = {978-1-4244-5521-8}, doi = {10.1109/ITSC.2009.5309856}, pages = {1 -- 6}, year = {2009}, language = {en} } @inproceedings{ZhaoMeuterNunnetal.2012, author = {Zhao, Kun and Meuter, Mirko and Nunn, Christian and Muller, Dennis and Muller-Schneiders, Stefan and Pauli, Josef}, title = {A novel multi-lane detection and tracking system}, series = {2012 IEEE Intelligent Vehicles Symposium (IV)}, booktitle = {2012 IEEE Intelligent Vehicles Symposium (IV)}, publisher = {IEEE}, isbn = {978-1-4673-2119-8}, doi = {10.1109/IVS.2012.6232168}, pages = {1084 -- 1089}, year = {2012}, language = {en} } @incollection{MeuterMuellerMuellerSchneidersetal.2007, author = {Meuter, Mirko and M{\"u}ller, Dennis and M{\"u}ller-Schneiders, Stefan and Iurgel, Uri and Park, Su-Birm and Kummert, Anton}, title = {Pedestrian Tracking from a Moving Host Using Corner Points}, series = {Advances in visual computing: Third international symposium ; proceedings}, volume = {Lecture notes in computer science, 4841}, booktitle = {Advances in visual computing: Third international symposium ; proceedings}, editor = {Bebis, George}, publisher = {Springer}, address = {Berlin; Heidelberg; New York}, isbn = {978-3-540-76855-5}, doi = {10.1007/978-3-540-76856-2_36}, pages = {367 -- 376}, year = {2007}, language = {en} } @incollection{MuellerSchneidersHoldMeuteretal.2009, author = {M{\"u}ller-Schneiders, Stefan and Hold, Stephanie and Meuter, Mirko and M{\"u}ller, Dennis and Nunn, Christian}, title = {Augmented reality in advanced driver assistance systems}, series = {Conference on Artificial Intelligence, KI2009, Workshop Proceedings}, booktitle = {Conference on Artificial Intelligence, KI2009, Workshop Proceedings}, year = {2009}, language = {en} } @inproceedings{GavriilidisMuellerMuellerSchneidersetal.2012, author = {Gavriilidis, Alexandros and M{\"u}ller, Dennis and M{\"u}ller-Schneiders, Stefan and Velten, J{\"o}rg and Kummert, Anton}, title = {Sensor system blockage detection for night time headlight control based on camera and radar sensor information}, series = {15th International IEEE Conference on Intelligent Transportation Systems (ITSC), 2012, 16-19 Sept. 2012, Anchorage, Alaska, USA}, booktitle = {15th International IEEE Conference on Intelligent Transportation Systems (ITSC), 2012, 16-19 Sept. 2012, Anchorage, Alaska, USA}, publisher = {IEEE}, address = {Piscataway}, isbn = {978-1-4673-3063-3}, doi = {10.1109/ITSC.2012.6338854}, pages = {78 -- 83}, year = {2012}, language = {en} } @inproceedings{MuellerPauliNunnetal.2009, author = {M{\"u}ller, Dennis and Pauli, Josef and Nunn, Christian and Gormer, Steffen and M{\"u}ller-Schneiders, Stefan}, title = {Time to contact estimation using interest points}, series = {Proceedings of the 12th International IEEE Conference on Intelligent Transportation Systems, St. Louis, MO, USA, October 3-7, 2009}, booktitle = {Proceedings of the 12th International IEEE Conference on Intelligent Transportation Systems, St. Louis, MO, USA, October 3-7, 2009}, publisher = {IEEE}, address = {Piscataway, N.J.}, isbn = {978-1-4244-5521-8}, doi = {10.1109/ITSC.2009.5309851}, pages = {1 -- 6}, year = {2009}, language = {en} } @inproceedings{MuellerPauliMeuteretal.2011, author = {M{\"u}ller, Dennis and Pauli, Josef and Meuter, Mirko and Ghosh, Lali and M{\"u}ller-Schneiders, Stefan}, title = {A generic video and radar data fusion system for improved target selection}, series = {2011 IEEE Intelligent Vehicles Symposium (IV)}, booktitle = {2011 IEEE Intelligent Vehicles Symposium (IV)}, publisher = {IEEE}, isbn = {978-1-4577-0891-6}, doi = {10.1109/IVS.2011.5940469}, pages = {679 -- 684}, year = {2011}, language = {en} } @misc{MuellerMeuterGoermeretal.2013, author = {M{\"u}ller, Dennis and Meuter, Mirko Nicolas and G{\"o}rmer, Steffen Michael and Nunn, Christian Markus and Gavriilidis, Alexandros}, title = {Verfahren zur Erkennung von Funktionsfehlern einer Multisensoranordnung}, year = {2013}, abstract = {Bei einem Verfahren zur Erkennung von Funktionsfehlern eines oder mehrerer Sensoren einer der {\"U}berwachung einer Fahrzeugumgebung dienenden Multisensoranordnung (10) eines Fahrzeugassistenzsystems (12) wird auf der Basis von Informationen aus einer f{\"u}r eine vereinheitlichte Erfassung der aktuellen Fahrzeugumgebung durchgef{\"u}hrten Datenfusion der von den Sensoren der Multisensoranordnung (10) erhaltenen Daten wenigstens eine aktuelle Leistungsgr{\"o}ße der Multisensoranordnung (10) ermittelt. Die ermittelte aktuelle Leistungsgr{\"o}ße wird mit einer entsprechenden, f{\"u}r die fehlerfreie Multisensoranordnung (10) erwarteten Leistungsgr{\"o}ße verglichen. Eine Entscheidung dar{\"u}ber, ob ein Funktionsfehler des bzw. der betreffenden Sensoren der Multisensoranordnung (10) vorliegt oder nicht, wird in Abh{\"a}ngigkeit vom Ergebnis des Vergleichs der auf der Basis der Informationen aus der Sensordatenfusion ermittelten aktuellen Leistungsgr{\"o}ße mit der erwarteten Leistungsgr{\"o}ße der Multisensoranordnung (10) getroffen.}, language = {de} } @misc{NunnMeuterMuelleretal.2013, author = {Nunn, Christian Markus and Meuter, Mirko Nicolas and M{\"u}ller, Dennis and G{\"o}rmer, Steffen}, title = {Verfahren zum Erkennen und Verfolgen von Fahrspurmarkierungen}, year = {2013}, abstract = {Bei einem Verfahren zum Erkennen und Verfolgen von Fahrspurmarkierungen von einem Kraftfahrzeug aus wird mittels einer Bilderfassungseinrichtung in regelm{\"a}ßigen Zeitabst{\"a}nden ein Bild eines vor dem Kraftfahrzeug befindlichen Verkehrsraumes erfasst. In dem erfassten Bild werden diejenigen Bildbereiche als erkannte Fahrspurmarkierungen identifiziert, welche ein vorgegebenes Erkennungskriterium erf{\"u}llen. Wenigstens eine erkannte Fahrspurmarkierung wird als zu verfolgende Fahrspurmarkierung einem Tracking-Prozess unterzogen. Es wird f{\"u}r jede erkannte Fahrspurmarkierung wenigstens ein Pr{\"u}fbereich im Bild definiert. Anhand von Intensit{\"a}tswerten der dem Pr{\"u}fbereich zugeh{\"o}rigen Bildpunkte wird wenigstens eine Kenngr{\"o}ße ermittelt. In Abh{\"a}ngigkeit von der Kenngr{\"o}ße wird die erkannte Fahrspurmarkierung einer von mehreren Fahrspurmarkierungs-Klassen zugeordnet.}, language = {de} } @misc{MuellerNunnMeuteretal.2013, author = {M{\"u}ller, Dennis and Nunn, Christian Markus and Meuter, Mirko Nicolas and G{\"o}rmer, Steffen}, title = {Verfahren zur Erfassung und Best{\"a}tigung kritischer Fahrsituationen}, year = {2013}, abstract = {Es wird ein Verfahren zur Erfassung und Best{\"a}tigung kritischer Fahrsituationen angegeben, beidem ein insbesondere vor einem Fahrzeug befindliches Objekt mittels mehrerer unabh{\"a}ngiger, dem Fahrzeug zugeordneter Sensoreinheiten {\"u}berwacht wird, die von den Sensoreinheiten gelieferten Signale jeweils als Sensorsignal in Form einer diskretisierten Wahrscheinlichkeitsdichtefunktion der betreffenden physikalischen Messgr{\"o}ße {\"u}ber ein definiertes Intervall [0, MAX] bereitgestellt werden, die verschiedenen Sensorsignale zu einem einzigen, ebenfalls die Form einer Wahrscheinlichkeitsdichtefunktion der betreffenden Messgr{\"o}ße aufweisenden Endsignal kombiniert werden und mittels eines lernenden Klassifizierers anhand des kombinierten Endsignal eine endg{\"u}ltige Bewertung der aktuellen Fahrsituation vorgenommen wird.}, language = {de} }