Stammdaten

mobileCV - Mobile Computer Vision
Beschreibung:

Diese Arbeit ist ein Teilprojekt des Forschungsprojektes "A Machine vision-based Context-aware Intelligent Driver Co-pilot (MIDCO)" der Forschungsgruppe Verkehrsinformatik an der Alpen-Adria Universität Klagenfurt. Das Hauptziel dieses Projektes ist die Entwicklung eines intelligenten Kopilotensystems, welches den Fahrzeuglenker während der Fahrt unterstützt. MIDCO wird nach seiner Fertigstellung ein umfassendes Fahrerassistenzsystem (ADAS) repräsentieren. Der praktische Teil der vorliegenden Arbeit widmet sich dem Design und der Entwicklung einer Simulations- und Testumgebung für kamerabasierte ADAS. Im theoretischen Teil werden zwei fundamentale Fragen im Kontext von kamerabasierten ADAS untersucht: (1) Ist es möglich, die extrinsischen Kameraparameter jeder Kamera eines bewegten Mehrfachkamerasystems automatisiert zu bestimmen, wenn die einzelnen Kamerablickfelder keine gemeinsamen Bereiche abdecken? (2) Wie kann die Distanz zu einem Objekt mit einer unkalibrierten Kamera durch Miteinbeziehung der Fahrzeuggeschwindigkeit gemessen werden? Die Studie beginnt mit einem Überblick über den derzeitigen Stand der Technik für unterschiedlichste ADAS. Diese werden auf Sensor- und Technologieebene miteinander verglichen. Kameras werden in naher Zukunft eine wichtige Rolle in der raum-zeitlichen Modellierung der Fahrzeugumgebung spielen, da die notwendigen Rechenkapazitäten im Fahrzeug verfügbar werden. Ein raum-zeitliches Modell der Fahrzeugumgebung ist eine Basisnotwendigkeit für ADAS, daher werden Konzepte zur Entfernungsmessung mit Kameras erarbeitet. Im praktisch/technischen Teil werden ein "car-like" Roboter, ein "virtual reality" Simulator und Kameramodule für das "object tracking", Hintergrundsegmentierung und Objekterkennung vorgestellt. Der theoretisch/wissenschaftliche Teil beschreibt die durchgeführten Untersuchungen und Vorgehensweisen. Die Arbeit schließt mit einer Zusammenfassung der erreichten Resultate. Der Anhang umfasst zwei weitere Publikationen im Bereich der intelligenten Fahrzeugtechnologie. Zusätzlich widmet sich ein Kapitel des Anhangs einem Antrag für ein Forschungsstipendium und widerspiegelt die weiterführende Forschungsrichtung in nächster Zukunft.

Schlagworte: Mobile Computer Vision
mobileCV - Mobile Computer Vision
Beschreibung:

Computer vision systems that recognize the surrounding will play an important role in future Advanced Driver Assistance System (ADAS). First ADASs that support the driver in his driving task are commercially available and support the driver by capturing the environment through cameras. For instance, a vision-based Lane Departure Warning Systems warns the driver in case of an unintended lane change or an Adaptive Cruise Control System offers to the driver assistance to follow a car in front while keeping a minimum sepratation distance to it. The recent car developments let predict that future cars will be equipped with many cameras n different di-rections. This is a proposal for a dissertation which targets the development of a multi-camera vision component for ADAS, while allowing ADAS to operate on a comprehensive, dynamic and semantic interpreted view of the current traffic scene. The driver’s view is augmented by fusing different camera views to one global view of the current traffic scene. The framework to be developed during this work is the basis for more intelligent ADASs. The basic system offers a dynamic 3D-model of the environment with identified objects and locations. From a technical perspective the aim is a generic, adaptive, robust and real-time computer vision stack for the usage on-road. The technical aspect is to make different results from the computer vision community useable and exchangeable within one framework; a framewrok that will be extended by our research. Besides, the capability to operate in real-time is one of the currently most limiting factors for intelligent ADASs, because the cars’ on-board computational power is limited.

Schlagworte: Mobile Computer Vision
Kurztitel: n.a.
Zeitraum: 01.03.2006 - 31.01.2008
Kontakt-Email: kyandoghere.kyamakya@uni-klu.ac.at
Homepage: -

MitarbeiterInnen

MitarbeiterInnen Funktion Zeitraum
Bernhard Lamprecht (intern)
  • wiss. Mitarbeiter/in
  • 01.01.2007 - 01.01.2008
Kyandoghere Kyamakya (intern)
  • Projektleiter/in
  • 01.03.2006 - 31.01.2008

Kategorisierung

Projekttyp Forschungsförderung (auf Antrag oder Ausschreibung)
Förderungstyp §27
Forschungstyp
  • Grundlagenforschung
  • Experimentelle Entwicklung
  • Angewandte Forschung
Sachgebiete
  • 28 - Verkehrswesen, Verkehrsplanung *
Forschungscluster Kein Forschungscluster ausgewählt
Genderrelevanz 0%
Projektfokus
  • Science to Science (Qualitätsindikator: n.a.)
Klassifikationsraster der zugeordneten Organisationseinheiten:
Arbeitsgruppen Keine Arbeitsgruppe ausgewählt

Kooperationen

Keine Partnerorganisation ausgewählt