Videobasierte Mehrfachobjektverfolgung in Echtzeit

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GRIN Verlag, Aug 12, 2008 - Technology & Engineering - 48 pages
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Diplomarbeit aus dem Jahr 2005 im Fachbereich Elektrotechnik, Note: 1,0, Technische Universität Darmstadt, 10 Quellen im Literaturverzeichnis, Sprache: Deutsch, Abstract: Heutzutage wird in vielen Sicherheits- und Servicebereichen Videoberwachung eingesetzt, um Gefahrensituationen erkennen und Informationen gewinnen zu k ̈onnen. Immer ̈ofter kommt es dabei zum Einsatz von Videokameras und Webcams, deren Qualit ̈at st ̈andig steigt und deren Preis-Leistungsverh ̈altnis sich ebenfalls zunehmend verbessert. Die Verarbeitungskette der Bilddaten ist aber im Allgemeinen nicht ̈uberm ̈aßig lang und endet meist schon mit der einfachen Bildanzeige in ̈Uberwachungsmonitoren oder mit der Speicherung der Bilddaten auf Datentr ̈agern zwecks Archivierung. Eine Auswertung und Bewertung dieser Bildinformationen erfordert immer noch in den h ̈aufigsten F ̈allen das Urteilsund Entscheidungsverm ̈ogen eines Menschen und ist im Regelfall noch nicht selbst ̈andig von einem automatisierten System durchf ̈uhrbar. Existierende Auswertungssoftware ist zum ̈uberwiegenden Teil auf bestimmte definierte Umgebungen oder Objekte spezialisiert und daher auf nur wenige Einsatzm ̈oglichkeiten beschr ̈ankt. Treten hier beispielsweise Szenerie ̈anderungen, Wetter- oder Beleuchtungsschwankungen auf, so kommt es h ̈aufig zu Fehlverhalten und damit zur Beschneidung der Sicherheitsgew ̈ahrleistung. Gerade in Sicherheitssystemen ist jedoch die Zuverl ̈assigkeit von absolut zentraler Bedeutung. In dieser Arbeit wird der Versuch unternommen, ein solches System zu entwerfen, welches unabh ̈angig von den genannten Einflussfaktoren ist und das eigenst ̈andig und ohne menschliche ̈Uberwachung arbeitet. Das hier vorgestellte System soll dazu dienen, in Echtzeit mehrere bewegte Objekte innerhalb einer Bildfolge zu erkennen und diese auch zu verfolgen. [...]
 

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2D-Geschwindigkeitsraum 64 Pixel A-Posteriori-Wahrscheinlichkeit A-Posteriori-Wert Abstand dl,i,j ähnlichen Geschwindigkeiten Aktivität Aktivitätsbereiche Aktualisierung aktuellen Algorithmen Algorithmus Auflösung 128 Auflösungsstufen beiden beispielsweise Benutzeroberfläche berechnet Berechnung Berechnungsschritte Berechnungszeit tB Bereiche bewegte Objekte Bildaufnahme Bildbereiche Bilddaten Bilder It Bildfolge Bildsequenz Clus Clustern zugeordnet Clusterzentren Ctl,c Desweiteren detektiert digkeit direkt hintereinander Diskretisierung dmax durchgeführt Echtzeit eindimensionalen Einsparung Ergebnisse Einstufiges System erhöhte Funktion Funktionsprinzip der zeitlichen Gaußfenster Geschwindigkeitsverteilung Gewichtungsfenster gezeigt grafisch Grauwertbilder Grauwerte Größe Grundauflösung Hauptbewegungsrichtung Hierbei horizontalen Informationen Integrationsfenster ˆW Iv,p Kapitel keit Kontrastschwankungen Koordinaten Koordinatenkombinationen Likelihood-Messung manuell möglich MtVl nachfolgender Abbildung Objekterkennung Objektkoordinaten Objektzählers Parameter Pixeln pro Zeitschritt Position Prädiktion der A-Priori-Wahrscheinlichkeit prädizierten Punk Punkte Mtv,p reduziertem Geschwindigkeitsraum Schräggeschwindigkeit Schwellwert Segmentierungsfunktion Segmentierungskarte somit Summationsfunktion System mit reduziertem Systems Szenerie unterschiedliche untersuchte Geschwindigkeitsraum untersuchten Geschwindigkeit Variante Varianz Verteilungen Verteilungsdichte vertikalen verwendet Videokamera Visualisierung vorgestellten vorherigen Wahrscheinlichkeit Wahrscheinlichkeitsverteilung Wahrscheinlichkeitswerte Zählgenauigkeit Zählmaske zeitlichen Propagation Zeitpunkt Zuordnung zwei Bildern zwei Pixeln Zweistufiges System

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