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Ziel des Verbundprojektes APFel (Projektlaufzeit: 01.01.2010 ‐ 31.03.2014)war eine zeitlich vorwärts‐ und rückwärtsgerichtete Lokalisation von Personen innerhalb eines Kameranetzwerkes aus sich nicht überlappenden Kameras in Hyperechtzeit zu ermöglichen. Einsatzbereiche dieses Szenarios sind kritische Infrastrukturen wie Flughäfen und Flugplätze. Zunächst fokussierte das Projekt APFel auf die Lokalisation einer einzelnen Zielperson. Weiterführend wurden die entwickelten Verfahren auf die Analyse von Gruppen erweitert, um Personen als Teil einer Gruppe lokalisieren zu können.
In diesem Artikel wird ein System vorgestellt, welches eine videobasierte Hinderniserkennung zur automatisierten Bildanalyse von Straßenverkehrsszenen durchführt. Eine Unterteilung der Hinderniserkennung in Objektdetektion, Objektverfolgung und Objektklassifikation lässt eine Extraktion und eine Attributierung von Verkehrsteilnehmern zu. Eine Szeneninterpretation ist ableitbar.
Touch versus mid-air gesture interfaces in road scenarios-measuring driver performance degradation
(2016)
We present a study aimed at comparing the degradation of the driver's performance during touch gesture vs mid-air gesture use for infotainment system control. To this end, 17 participants were asked to perform the Lane Change Test. This requires each participant to steer a vehicle in a simulated driving environment while interacting with an infotainment system via touch and mid-air gestures. The decrease in performance is measured as the deviation from an optimal baseline. This study concludes comparable deviations from the baseline for the secondary task of infotainment interaction for both interaction variants. This is significant as all participants are experienced in touch interaction, however have had no experience at all with mid-air gesture interaction, favoring mid-air gestures for the long-term scenario.
Technologie die beflügelt
(2016)
Systeme zur automatisierten Bildanalyse sind vielfältig einsetzbar und gewinnen aufgrund technologischer Weiterentwicklungen und gesellschaftlicher Akzeptanz zunehmend an Bedeutung. Schwerpunkt im Bereich der "Technischen Bildverarbeitung dynamischer Szenen" ist die Entwicklung von Methoden, die bei der Interpretation von Bildern aus verschiedenen Sensordaten Verwendung finden. Dies sind neben den herkömmlichen Kamerabildern im wesentlichen Röntgen- und Radarbilder. Unter geeigneter Berücksichtigung der durch die jeweiligen Anwendungen vorgegebenen Randbedingungen werden daraus entsprechende Verfahren abgeleitet. Derzeitige Projekte beschäftigen sich mit der Analyse von Straßenverkehrsszenen, der Detektion von Sprengstoffzündern bei der Durchleuchtung von Fluggepäck, sowie mit der Bestimmung von Art und Ausdehnung von Ölverschmutzungen bei der Meeresüberwachung.
Es ist eine alltägliche Erfahrung, daß wir Urteile über gut oder schlecht, bzw. qualitativ hochwertig oder minderwertig eines Gegenstandes mit der Wahrnehmung des emittierten Geräuschschalls in Verbindung bringen. Der Geräuschlaut ist deshalb ein wichtiges Entscheidungskriterium bei der Auswahl eines Produktes, welches wahrnehmbaren Schall erzeugt. Die Fragestellung hinsichtlich der Geräuschqualität und des Geräuschdesigns stellt daher hohe Anforderungen an den Akustik-Ingenieur. Zum heutigen Zeitpunkt ist es jedoch nicht möglich, mit einer instrumentellen Meßtechnik Aussagen über die Eignung eines Geräuschschalls für ein Produkt zu machen. Es ist nicht möglich, kognitive Faktoren über eine instrumentelle Meßtechnik zu messen. Es reicht nicht aus, eine Geräuschgüte mit Bewertungsschemata wie dem A-bewerteten Schalldruckpegel
oder Lautheitsmodellen zu definieren. Diese lassen allein keine eindeutigen Aussagen über die Wahrnehmung von Geräuschen zu. Der vorliegende Beitrag ist als Ansatz für das Soundengineering von Fahrzeuginnengeräuschen zu sehen. Es wird anhand von Hörversuchen mit Fahrzeuginnengeräuschen ein objektiver Beschreibungskatalog ermittelt, der eine Aussage über die jeweilige Hörempfindung zuläßt.