Die Nutzung UAV-basierter Datenerfassung und -auswertung ist heute für viele professionelle Anwenderinnen und Anwender aus der Geodäsie und Photogrammetrie und allgemein dem Geoinformationswesen ein beinahe tägliches Geschäft. Mehr als bei anderen Technologien unterliegen Systeme, Software und rechtliche Rahmenbedingungen einem ständigen Wandel.
In diesem Umfeld ist daher eine fortwährende Auseinandersetzung mit dem Status quo unerlässlich. Dazu gehören Fragen rund um Regularien und Fluggenehmigungsverfahren, Informationen zu modernen Plattformen und Sensoren, sowie zu innovativen Ansätzen für praktische Anwendungen.
Aktualisiert: 2023-03-14
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Automatisiertes Fahren in urbaner Umgebung ist eines der großen Zukunftsthemen. Der Wahrnehmung des Fahrzeug-Umfelds kommt dabei eine Schlüsselrolle zu. Diese Arbeit beschreibt die Konzeption, Realisierung und anschließende Bewertung eines Systems zur Umfeldwahrnehmung unter Nutzung eines hochauflösenden Lasersensors. Dessen dichte Punktwolke ist in der Lage, das Umfeld detailliert zu erfassen, stellt jedoch zugleich hohe Anforderungen an die Effizienz der Algorithmen für einen Einsatz unter Echtzeitbedingungen. Ausgehend von einer effizienten Datenindizierung werden Algorithmen zur schrittweisen Abstraktion und Klassifikation der Punktdaten erläutert, beispielsweise zur Klassifikation der Bodenoberfläche, zur Segmentierung und zur Beweglichkeitsklassifikation. Die Ergebnisse dieses Prozesses bilden die Eingangsdaten für die Repräsentation des Umfelds durch ein hybrides Umfeldmodell. Ein gitterbasierter Ansatz beschreibt hierbei stationäre Anteile in Form einer semantischen Karte. Bewegliche Verkehrsteilnehmer werden durch einen objektbasierten Ansatz auf Grundlage rekursiver Schätzverfahren und unter spezieller Berücksichtigung von Verdeckungen modelliert. Eine abschließende szenarienbasierte Evaluation zeigt die Leistungsfähigkeit des Systems im Rahmen der vorgegebenen Anwendungsszenarien für innerstädtisches automatisiertes Fahren.
Aktualisiert: 2023-01-01
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Die Datenbestände lokaler Fernsehsender umfassen oftmals mehrere zehntausend Videokassetten. Moderne Verfahren werden benötigt, um derartige Datenkollektionen inhaltlich automatisiert zu erschließen. Das Auffinden relevanter Objekte spielt dabei eine übergeordnete Rolle, wobei gesteigerte Anforderungen wie niedrige Fehler- und hohe Detektionsraten notwendig sind, um eine Korruption des Suchindex zu verhindern und erfolgreiche Recherchen zu ermöglichen. Zugleich müssen genügend Objekte indiziert werden, um Aussagen über den tatsächlichen Inhalt zu treffen.
Diese Arbeit befasst sich mit der Anpassung und Optimierung bestehender Detektionsverfahren. Dazu wird ein auf die hohen Leistungsbedürfnisse der Videoanalyse zugeschnittenes holistisches Workflow- und Prozesssystem mit der Zielstellung implementiert, die Entwicklung von Bilderkennungsalgorithmen, die Visualisierung von Zwischenschritten sowie deren Evaluation zu ermöglichen. Im Fokus stehen Verfahren zur strukturellen Zerlegung von Videomaterialien und zur inhaltlichen Analyse im Bereich der Gesichtsdetektion und Fußgängererkennung.
Aktualisiert: 2019-12-12
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Die in dieser Arbeit vorgestellte Szenensegmentierung zerlegt eine Stereobildsequenz in eine Menge von Bildbereichen, die vom Menschen eindeutig als unabhängig bewegte Verkehrsobjekte interpretierbar sind. Eine Besonderheit des Verfahrens ist die Tatsache, dass die einzelnen Teilaufgaben der dreidimensionalen Rekonstruktion, Bewegungsschätzung und Segmentierung dabei in einem gemeinsamen Modell beschrieben und in verzahnter Reihenfolge gelöst werden.
Aktualisiert: 2021-02-11
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