Fahrspurschätzung aus monokularen Bildfolgen für innerstädtische Fahrerassistenzanwendungen

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KIT Scientific Publishing, 2009 - 146 pages
 

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a-priori Abbildung 2.4 Abschnitt Aktive Konturen Algorithmen Algorithmus Annahmen Ansätze Anwendung Approximation Arbeit Assistenzfunktionen Attribute Bandmatrix Basispolynome bekannt beobachteten Beobachtung Berandung Berandungselemente Berandungsgeometrie Berandungsverlaufs Berechnung Beschreibung bestimmt Bild Bildebene Bildinhalts Bildnachbarschaft Bildpositionen Bildpunkte Bildsensors Bordsteinkanten bspw daher definieren definiert Definition diskutiert eigenen Fahrzeugs Eigenschaften Einfluss Elemente Ergebnisse explizite Fahr Fahrbahnoberfläche Fahrspur Fahrspurberandung Fahrspurgeometrie Fahrspurverlaufs findet folgenden geometrischen Gleichung globale Grauwert Grauwertgradienten Größe häufig Information initialen Detektion Initialisierung innerstädtischen Kalman-Filter Kamera Kanten Kantenpunkte Kapitel Klothoide Kontrast Kontrastverteilung Konturen Kosten Krümmung Kurve Lane Detection linearen Liniensegmente lokalen Lösung M-Schätzer Markov-Kette Markov-Modells maschinellen Sehens mathematisch Matrizen Maximum Maximum Likelihood Merkmale Modell Modellbildung Modellierung möglich monokularen Bildfolgen Nickwinkelschwingung optischen Flusses optischen Sensors Ordnung Parameter Parametervektor pentadiagonale Polynome Position Prädiktion prädizierten Procs räumlichen Ursprungs realisiert robust schätzen Schätzung Schätzverfahren Sensoren Sichtbereich Spline-Approximation Spline-Interpolation Splinefunktion Splinekurve Splines Stützstellen Umsetzung Unsicherheit Vektor Verfahren Verkehrsszenarien Versuchsfahrzeug Verteilungsdichte videobasierten Fahrspurschätzung Viterbi-Algorithmus vorausliegenden Vorausschauweite weltbezogenen Werte zeitlichen Verfolgung

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