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 - 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 - Lessmann, Stephanie A1 - Meuter, Mirko A1 - Mueller, Dennis T1 - Method to determine distance of an object from an automated vehicle with a monocular device N2 - A method of determining the distance of an object from an automated vehicle based on images taken by a monocular image acquiring device. The object is recognized with an object-class by means of an image processing system. Respective position data are determined from the images using a pinhole camera model based on the object-class. Position data indicating in world coordinates the position of a reference point of the object with respect to the plane of the road is used with a scaling factor of the pinhole camera model estimated by means of a Bayes estimator using the position data as observations and under the assumption that the reference point of the object is located on the plane of the road with a predefined probability. The distance of the object from the automated vehicle is calculated from the estimated scaling factor using the pinhole camera model. Y1 - 2018 UR - https://depatisnet.dpma.de/DepatisNet/depatisnet?action=pdf&docid=US000009862318B2&xxxfull=1 ER - TY - PAT A1 - Haselhoff, Anselm Stephan A1 - Müller, Dennis A1 - Meuter, Mirko Nicolas A1 - Nunn, Christian Markus T1 - Verfahren zum Erzeugen eines Trainingsbildes N2 - Bei einem Verfahren zum Erzeugen eines Trainingsbilds, welches ein zu erkennendes Objekt in einer natürlichen Objektumgebung zeigt, wird das Trainingsbild als synthetisches Bild durch Kombination eines von einer Kamera aufgenommenen Basisbilds und eines Template-Bilds erzeugt, indem mittels eines Shift-Map-Algorithmus ein Strukturmerkmal aus dem Basisbild entfernt und durch ein dem Template-Bild entnommenes Strukturmerkmal ersetzt wird. Y1 - 2016 UR - https://depatisnet.dpma.de/DepatisNet/depatisnet?action=pdf&docid=EP000003029628A1&xxxfull=1 ER - 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 -