TY - PAT A1 - Meuter, Mirko Nicolas A1 - Nunn, Christian Markus A1 - Müller, Dennis A1 - Görmer, Steffen M. T1 - Objektverfolgungsverfahren für ein Kamerabasiertes Fahrerassistenzsystem N2 - Die Erfindung betrifft ein Objektverfolgungsverfahren für ein kamerabasiertes Fahrerassistenzsystem, welches eine in einem eigenen Fahrzeug installierte und in Fahrtrichtung ausgerichtete Kamera zur Aufnahme von Bildern einer in Fahrtrichtung vor dem eigenen Fahrzeug liegenden Fahrzeugumgebung aufweist, mit den Schritten, dass ein ein vorausfahrendes Fahrzeug darstellendes Objekt in einem von der Kamera aufgenommenen Bild detektiert wird und ein Mittelwert und eine Kovarianzmatrix für den aktuellen Zustand des vorausfahrenden Fahrzeugs mittels eines erweiterten Kalman Filters aus der Position und Breite des Objekts in dem Bild geschätzt wird. Y1 - 2013 UR - https://depatisnet.dpma.de/DepatisNet/depatisnet?action=pdf&docid=EP000002562681A1&xxxfull=1 ER - TY - PAT A1 - Müller, Dennis A1 - Meuter, Mirko Nicolas A1 - Görmer, Steffen Michael A1 - Nunn, Christian Markus A1 - Gavriilidis, Alexandros T1 - Verfahren zur Erkennung von Funktionsfehlern einer Multisensoranordnung N2 - Bei einem Verfahren zur Erkennung von Funktionsfehlern eines oder mehrerer Sensoren einer der Überwachung einer Fahrzeugumgebung dienenden Multisensoranordnung (10) eines Fahrzeugassistenzsystems (12) wird auf der Basis von Informationen aus einer für eine vereinheitlichte Erfassung der aktuellen Fahrzeugumgebung durchgeführten Datenfusion der von den Sensoren der Multisensoranordnung (10) erhaltenen Daten wenigstens eine aktuelle Leistungsgröße der Multisensoranordnung (10) ermittelt. Die ermittelte aktuelle Leistungsgröße wird mit einer entsprechenden, für die fehlerfreie Multisensoranordnung (10) erwarteten Leistungsgröße verglichen. Eine Entscheidung darüber, ob ein Funktionsfehler des bzw. der betreffenden Sensoren der Multisensoranordnung (10) vorliegt oder nicht, wird in Abhängigkeit vom Ergebnis des Vergleichs der auf der Basis der Informationen aus der Sensordatenfusion ermittelten aktuellen Leistungsgröße mit der erwarteten Leistungsgröße der Multisensoranordnung (10) getroffen. Y1 - 2013 UR - https://depatisnet.dpma.de/DepatisNet/depatisnet?action=pdf&docid=EP000002604478A1&xxxfull=1 ER - TY - PAT A1 - Müller, Dennis A1 - Nunn, Christian Markus A1 - Meuter, Mirko Nicolas A1 - Görmer, Steffen T1 - Verfahren zur Erfassung und Bestätigung kritischer Fahrsituationen N2 - Es wird ein Verfahren zur Erfassung und Bestätigung kritischer Fahrsituationen angegeben, beidem ein insbesondere vor einem Fahrzeug befindliches Objekt mittels mehrerer unabhängiger, dem Fahrzeug zugeordneter Sensoreinheiten überwacht wird, die von den Sensoreinheiten gelieferten Signale jeweils als Sensorsignal in Form einer diskretisierten Wahrscheinlichkeitsdichtefunktion der betreffenden physikalischen Messgröße über ein definiertes Intervall [0, MAX] bereitgestellt werden, die verschiedenen Sensorsignale zu einem einzigen, ebenfalls die Form einer Wahrscheinlichkeitsdichtefunktion der betreffenden Messgröße aufweisenden Endsignal kombiniert werden und mittels eines lernenden Klassifizierers anhand des kombinierten Endsignal eine endgültige Bewertung der aktuellen Fahrsituation vorgenommen wird. Y1 - 2013 UR - https://depatisnet.dpma.de/DepatisNet/depatisnet?action=pdf&docid=EP000002549294A1&xxxfull=1 ER - TY - PAT A1 - Nunn, Christian Markus A1 - Meuter, Mirko Nicolas A1 - Müller, Dennis A1 - Görmer, Steffen T1 - Verfahren zum Erkennen und Verfolgen von Fahrspurmarkierungen N2 - Bei einem Verfahren zum Erkennen und Verfolgen von Fahrspurmarkierungen von einem Kraftfahrzeug aus wird mittels einer Bilderfassungseinrichtung in regelmäßigen Zeitabständen ein Bild eines vor dem Kraftfahrzeug befindlichen Verkehrsraumes erfasst. In dem erfassten Bild werden diejenigen Bildbereiche als erkannte Fahrspurmarkierungen identifiziert, welche ein vorgegebenes Erkennungskriterium erfüllen. Wenigstens eine erkannte Fahrspurmarkierung wird als zu verfolgende Fahrspurmarkierung einem Tracking-Prozess unterzogen. Es wird für jede erkannte Fahrspurmarkierung wenigstens ein Prüfbereich im Bild definiert. Anhand von Intensitätswerten der dem Prüfbereich zugehörigen Bildpunkte wird wenigstens eine Kenngröße ermittelt. In Abhängigkeit von der Kenngröße wird die erkannte Fahrspurmarkierung einer von mehreren Fahrspurmarkierungs-Klassen zugeordnet. Y1 - 2013 UR - https://depatisnet.dpma.de/DepatisNet/depatisnet?action=pdf&docid=EP000002629243A1&xxxfull=1 ER - TY - PAT A1 - Nunn, Christian Markus A1 - Meuter, Mirko Nicolas A1 - Müller, Dennis A1 - Görmer, Steffen T1 - Verfahren zur Detektion und Klassifikation von Objekten N2 - Bei einem Verfahren zur Detektion und Klassifikation von Objekten wie insbesondere Fahrbahnmarkierungen[AB_DE] ausgehend von einem Bild der Umgebung im Sichtbereich einer insbesondere einem Fahrzeug zugeordneten Bildaufnahmeeinrichtung wird für eine anfängliche Detektion von Objektkandidaten eine schnelle Hough-Transformation ausgeführt, bei der zur Bestimmung einer jeweiligen Votierstelle im Hough-Raum die Gradientenrichtung von ermittelten Kantenpunkten herangezogen wird. Zur Klassifikation der Objektkandidaten und zur Akkumulation zusätzlicher Merkmale wird als Hough-Raum ein zusätzliche Ebenen umfassender Raum verwendet. Y1 - 2013 UR - https://depatisnet.dpma.de/DepatisNet/depatisnet?action=pdf&docid=EP000002549408A1&xxxfull=1 ER - TY - CHAP A1 - Strygulec, Sarah A1 - Müller, Dennis A1 - Meuter, Mirko A1 - Nunn, Christian A1 - Ghosh, Shamila A1 - Wöhler, Christian T1 - Road boundary detection and tracking using monochrome camera images T2 - 2013 16th International Conference on Information Fusion (FUSION) Y1 - 2013 SN - 978-605-86311-1-3 SP - 864 EP - 870 PB - IEEE ER - TY - JOUR A1 - Huber, Florian A1 - Schnauß, Jörg A1 - Rönicke, S. A1 - Rauch, P. A1 - Müller, K. A1 - Fütterer, C. A1 - Käs, Josef T1 - Emergent complexity of the cytoskeleton: from single filaments to tissue JF - Advances in Physics N2 - Despite their overwhelming complexity, living cells display a high degree of internal mechanical and functional organization which can largely be attributed to the intracellular biopolymer scaffold, the cytoskeleton. Being a very complex system far from thermodynamic equilibrium, the cytoskeleton's ability to organize is at the same time challenging and fascinating. The extensive amounts of frequently interacting cellular building blocks and their inherent multifunctionality permits highly adaptive behavior and obstructs a purely reductionist approach. Nevertheless (and despite the field's relative novelty), the physics approach has already proved to be extremely successful in revealing very fundamental concepts of cytoskeleton organization and behavior. This review aims at introducing the physics of the cytoskeleton ranging from single biopolymer filaments to multicellular organisms. Throughout this wide range of phenomena, the focus is set on the intertwined nature of the different physical scales (levels of complexity) that give rise to numerous emergent properties by means of self-organization or self-assembly. Y1 - 2013 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:hbz:due62-opus-34812 UR - http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/24748680 SN - 1460-6976 N1 - Acknowledgment: We thank Klaus Kroy, Dan Strehle, Tobias Kießling, Matti Gralka, Harald Herrmann, Denis Wirtz, and Michael Höckel for very helpful comments, discussions, and proof reading. We further like to thank Steve Pawlizak, Thomas Fuhs, Daniel Koch, BjöStuhrmann, and Franziska Wetzel for contributing data and additional illustrations. This work was supported by the graduate school “Building with Molecules and Nano-Objects” (BuildMoNa). VL - 62 IS - 1 SP - 1 EP - 112 PB - Taylor & Francis ER - TY - CHAP A1 - Owetschkin, Konstantin A1 - Meyer, Laurid A1 - Geiger, Christian A1 - Drochtert, Daniel ED - Billinghurst, Mark ED - Karlsson, Börje T1 - Mobile virtual archery T2 - SIGGRAPH Asia 2013 Symposium on Mobile Graphics and Interactive Applications on - SA '13, 19.11.2013 - 22.11.2013, Hong Kong Y1 - 2013 UR - http://dl.acm.org/citation.cfm?doid=2543651 SN - 9781450326339 U6 - https://doi.org/10.1145/2543651.2543684 PB - ACM Press CY - New York ER - TY - CHAP A1 - Marinos, Dionysios A1 - Wöldecke, Björn A1 - Geiger, Christian ED - Richir, Simon T1 - Prototyping natural interactions in virtual studio environments by demonstration T2 - Proceedings of the Virtual Reality International Conference: Laval Virtual, 20.03.2013-22.03.2013, Laval Y1 - 2013 UR - https://dl.acm.org/doi/proceedings/10.1145/2466816 SN - 9781450318754 U6 - https://doi.org/10.1145/2466816.2466819 SP - 1 EP - 8 PB - ACM CY - New York ER - TY - CHAP A1 - Marinos, Dionysios A1 - Woldecke, Bjorn A1 - Geiger, Christian T1 - Poster: Prototyping natural interactions in virtual studio environments by demonstrationby - Combining spatial mapping with gesture following T2 - 2013 IEEE Symposium on 3D User Interfaces (3DUI), 16.03.2013 - 17.03.2013, Orlando KW - Poster Y1 - 2013 UR - http://ieeexplore.ieee.org/document/6550224/ SN - 978-1-4673-6098-2 U6 - https://doi.org/10.1109/3DUI.2013.6550224 SP - 153 EP - 154 PB - IEEE ER -