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Im vorliegenden Beitrag wird ein hochsprachenprogrammierbares System zur schritthaltenden Vollbild-Interpretation natürlich beleuchteter Szenenfolgen im Videotakt vorgestellt. Im einzelnen werden folgende Teilmodule und Subsysteme beschrieben: eine hochdynamische, pixellokal autoadaptive CMOS-Kamera mit ca. 120 dB Helligkeitsdynamik (20Bits/Pixel) ein hochsprachenprogrammierbarer Systolic Array Prozessor (für die pixelbezogenen Verarbeitungsmodule) im PCI-Kartenformat, samt optimierendem Compiler, Simulator und Emulator Systemprozeßgerüste unter Linux auf den für die Echtzeit-Anwendungen eingesetzten Hostrechnern (z.B. DEC/Alpha oder Intel/ Pentium)eine prototypische Anwendung zur bildverarbeitungsbasierten Eigenbewegungsbeobachtung (Translationsrichtung, Eotationsraten)eine prototypische, automotive Anwendung zur schritthalt enden Detektion und Kartierung des Straßen- und Spurverlaufs unter partieller monokularer 3D-Rekonstruktion, sowie prototypische Anwendungen zur Klassifikation verkehrsrelevanter Hindernisse (Verkehrsteilnehmer)
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.
Analyse dynamischer Szenen
(1999)
In diesem Artikel wird die Analyse dynamischer Szenen im Rahmen einer flexiblen Architektur zur Lösung von Fahrerassistenzaufgaben in Kraftfahrzeugen vorgestellt. Die Lösung unterschiedlicher Aufgaben mit verwandten Ansätzen bedingt einen hohen Grad an Modularität und Flexibilität. Nur so können die gestellten Aufgaben mit den vorhandenen Algorithmen optimal gelöst werden. In der vorgestellten Architektur wird eine objektbezogene Analyse von Sensordaten, eine verhaltensbasierte Szeneninterpretation und eine Verhaltensplanung durchgeführt. Eine globale Wissensbasis, auf der jedes einzelne Modul arbeitet, beinhaltet die Beschreibung physikalischer Zusammenhänge, Verhaltensregeln für den Straßenverkehr, sowie Objekt- und Szenenwissen.
Externes Wissen (z.B. GPS – Global Positioning System) kann ebenfalls in die Wissensbasis eingebunden werden. Als Anwendungsbeispiel der Verhaltensplanung ist ein intelligenter Tempomat realisiert.
Derzeitige Projekte am Institut für Neuroinformatik in Bochum beschäftigen sich mit der Analyse von Straßenverkehrsszenen mittels Computer Vision [12]. Dies impliziert, wegen der durch die natürliche Umwelt aufgestellten Randbedingungen, hohe Anforderungen an die zu entwickelnden Algorithmen. Im speziellen wird versucht, Verkehrsteilnehmer aus Videobildern zu extrahieren und die so gewonnenen Objekthypothesen weiter zu attributieren (z.B. Objektklasse, Abstand, Geschwindigkeit, Gefahrenpotential hinsichtlich der beabsichtigten Eigentrajektorie etc.), um im Hinblick auf den Einsatz in Assistenzsystemen in Fahrzeugen eine möglichst genaue Beschreibung der Umwelt zu erreichen. Nicht nur die große Vielfalt der unterschiedlichen Umweltszenarien, sondern auch das hohe Maß an Sicherheit, das die gestellte Aufgabe erfordert, bedingen ein breitbandiges und flexibles Gesamtsystem [6]. Ein Lösungsvorschlag wird im folgenden behandelt.