1. Automobil Symposium Wildau
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Die visuelle Erkennung von Verkehrsteilnehmern mittels Bildverarbeitung wird zunehmend wichtiger. Bisher wurde die exakte äußere Orientierung des Kamerasystems durch eine photogrammetrische Kalibrierung mit genau verorteten Passpunkten erreicht. Selbstkalibrierende Kamerasysteme, die Navigations-Sensorik zur Orientierungsbestimmung nutzen, haben einige Vorteile und können gerade in mobilen Anwendungsbereichen neue Türen öffnen. Gibt es die Möglichkeit, ein Kamerasystem für die Verkehrsdatengewinnung zu entwickeln, das handelsübliche Sensortechnologie verwendet und dennoch eine ähnliche Genauigkeit erreicht wie die klassische Kalibrierung? Zur Bestimmung der äußeren Orientierung kommen eine GigE-SmartCam, ein Raspberry PI, eine inertiale Messeinheit (Inertial Measurement Unit – IMU) und ein GPS-Empfänger zum Einsatz.Die IMU bestimmt die Orientierung der Kamera und der GPS-Empfänger die Position und Höhe. Die Daten werden zusammen mit den Bilddaten der Kamera an einen bildverarbeitenden Server übermittelt. Die Genauigkeit der Hoch- und Rechtswerte des GPS-Empfängers entsprechen den technischen Angaben. Die gemessene Höhe hat eine starke Abweichung zur photogrammetrisch berechneten Höhe. Diese Abweichung hat einen großen Einfluss auf die Genauigkeit der Kalibrierung. Die Orientierungswerte der IMU entsprechen der erwarteten Genauigkeit. Das System arbeitet zuverlässig und die automatische Kalibrierung ist technisch möglich.