Refine
Document Type
- Conference Proceeding (7)
- Patent (7)
- Part of a Book (2)
Has Fulltext
- no (16)
Is part of the Bibliography
- no (16) (remove)
Department/institution
- Fachbereich - Medien (16)
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.
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.
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.
Bei einem Verfahren zum Kalibrieren einer Bilderfassungseinrichtung, die an einem Kraftfahrzeug angeordnet ist und in der Lage ist, nacheinander Bilder eines vor dem Kraftfahrzeug befindlichen Verkehrsraums zu erfassen, werden in einem erfassten Bild wenigstens zwei Bildobjekte detektiert, welche in Weltkoordinaten geraden und zueinander im Wesentlichen parallelen Liniensegmenten entsprechen. Anhand der Bildobjekte wird die Position eines Fluchtpunkts in dem erfassten Bild geschätzt und mittels eines Tracking-Verfahrens verfolgt. Dabei wird ein Fehler für die Position des Fluchtpunkts berechnet. Sobald der berechnete Fehler einen vorbestimmten Schwellenwert unterschreitet, wird anhand der zu dem Fehler gehörigen Position des Fluchtpunkts die Bilderfassungseinrichtung kalibriert.
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.
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.
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.