Erkennung von Ampeln aus Onboard-Videosequenzen fur Fahrerassistenzsysteme

Fahrerassistenzsysteme werden entwickelt, um die Belastung fur den Fahrer zu verringern und die Sicherheit zu erhohen. Gerald Eckert entwickelt in seiner Studie ein Verfahren zur Erkennung von Ampeln aus Onboard-Videosequenzen eines Stereo-Kamerasystems und evaluiert dieses hinsichtlich der Anwendung in Fahrerassistenzsystemen. Dabei wurde insbesondere die Nutzung von Farb-, Tiefen- und Bewegungsinformation hinsichtlich ihres Einflusses auf die Erkennungsleistung untersucht. Neben der Bildgewinnung durch die Kameras wird deren Modellierung erlautert. Weiterhin werden die Eigenschaften der zu erkennenden Objekte im Bild beschrieben, auf denen das entwickelte System zur Ampelerkennung aufbaut. Dazu wurde ein Verfahren entwickelt, das Ampeln anhand der runden Form des aktiven Signallichts und somit entsprechender heller Kreisflachen im Bild detektiert. In einem nachfolgenden Verifikationsschritt werden weitere Merkmale von Ampeln im Bild ausgewertet. Die Tiefeninformation wird mittels eines monokularen sowie binokularen Ansatzes berucksichtigt. Fur die Nutzung der Bewegungsinformation wurde ein rekursives Tracking-Verfahren entwickelt, das die Ampelkandidaten anhand ihrer durch die Fahrzeugbewegung verursachten Positionsanderung verfolgt.