Band 4
Erkennung der Querungsintention von Fußgängern für das automatisierte Fahren im städtischen Umfeld
Aus der Reihe
Künstliche Intelligenz & Digitalisierung
Fr. 108.00
inkl. gesetzl. MwSt.,
Beschreibung
Produktdetails
Einband
Paperback
Erscheinungsdatum
29.07.2023
Verlag
Cuvillier VerlagSeitenzahl
264
Maße (L/B/H)
21/14.8/1.5 cm
Gewicht
346 g
Auflage
2. Auflage
Sprache
Deutsch
ISBN
978-3-7369-7835-5
https://cuvillier.de/de/shop/publications/8860-erkennung-der-querungsintention-von-fussgangern-fur-das-automatisierte-fahren-im-stadtischen-umfeld
Diese Arbeit befasst sich mit der Erkennung der Querungsintention von Fussgängern, um das Situationsbewusstsein zukünftig automatisiert fahrender Fahrzeuge zu verbessern. Auf Basis einer umfassenden Analyse bestehender Definitionen und Modelle zur menschlichen Intention wird der Begriff Fussgängerintention hierzu eindeutig definiert und ein Modell zur formalen Beschreibung der Erkennung der Querungsintention entwickelt. Dieses Modell bildet die Basis für den Entwurf eines Erkennungssystems, bei dem merkmalsbasierte Methoden des maschinellen Lernens unter Verwendung der Support Vector Regression eingesetzt werden. Dabei wird der nicht direkten Beobachtbarkeit der Intention mit dem Einsatz einer beobachterbasierten Videoannotationsmethode zur Bildung der Referenz begegnet. Die Leistungsfähigkeit des entwickelten Systems wird schliesslich unter Verwendung realer Videodaten evaluiert.
Diese Arbeit befasst sich mit der Erkennung der Querungsintention von Fussgängern, um das Situationsbewusstsein zukünftig automatisiert fahrender Fahrzeuge zu verbessern. Auf Basis einer umfassenden Analyse bestehender Definitionen und Modelle zur menschlichen Intention wird der Begriff Fussgängerintention hierzu eindeutig definiert und ein Modell zur formalen Beschreibung der Erkennung der Querungsintention entwickelt. Dieses Modell bildet die Basis für den Entwurf eines Erkennungssystems, bei dem merkmalsbasierte Methoden des maschinellen Lernens unter Verwendung der Support Vector Regression eingesetzt werden. Dabei wird der nicht direkten Beobachtbarkeit der Intention mit dem Einsatz einer beobachterbasierten Videoannotationsmethode zur Bildung der Referenz begegnet. Die Leistungsfähigkeit des entwickelten Systems wird schliesslich unter Verwendung realer Videodaten evaluiert.
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