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Die Erfindung betrifft ein Verfahren zur Erkennung von Lichtsignalen von Verkehrsteilnehmern und eine Verwendung eines solchen Verfahrens zum autonomen oder teilautonomen Fahrbetrieb eines Fahrzeugs.
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Aus dem Stand der Technik sind allgemein Verfahren und Vorrichtungen zum autonomen oder teilautonomen Betrieb von Fahrzeugen bekannt.
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Die
DE 10 2012 017 934 A1 beschreibt ein Verfahren zum Durchführen eines automatischen Fahrvorgangs eines Kraftfahrzeugs unter Verwendung einer externen Steuervorrichtung, die über einen Kommunikationskanal mit einer kraftfahrzeugseitigen Steuervorrichtung kommuniziert und die den automatischen Fahrvorgang des Kraftfahrzeugs unter Berücksichtigung von Gesten eines sich außerhalb des Kraftfahrzeugs befindenden Fahrers steuert. Hierbei wird der sich außerhalb des Kraftfahrzeugs befindende Fahrer durch einen Signalaustausch zwischen der externen Steuervorrichtung und der kraftfahrzeugseitigen Steuervorrichtung authentisiert, eine Fahrberechtigung des sich außerhalb des Kraftfahrzeugs befindenden Fahrers durch Erfassen des sich außerhalb des Kraftfahrzeugs befindenden Fahrers durch die kraftfahrzeugseitige Steuervorrichtung über einen von dem Kommunikationskanal unabhängigen sensorischen Informationskanal verifiziert, Gesten des sich außerhalb des Kraftfahrzeugs befindenden Fahrers durch eine mit der kraftfahrzeugseitigen Steuervorrichtung gekoppelte Kamera erfasst und das Kraftfahrzeug zum Durchführen des automatischen Fahrvorgangs durch die kraftfahrzeugseitige Steuervorrichtung in Abhängigkeit von der kraftfahrzeugseitigen Steuervorrichtung ausgewerteter Gesten des sich außerhalb des Kraftfahrzeugs befindenden Fahrers gesteuert.
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Der Erfindung liegt die Aufgabe zu Grunde, ein Verfahren zur Erkennung von Lichtsignalen von Verkehrsteilnehmern und eine Verwendung eines solchen Verfahrens zum autonomen oder teilautonomen Fahrbetrieb eines Fahrzeugs anzugeben.
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Hinsichtlich des Verfahrens wird die Aufgabe erfindungsgemäß durch die in Anspruch 1 angegebenen Merkmale und hinsichtlich der Verwendung durch die im Anspruch 8 angegebenen Merkmale gelöst.
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Vorteilhafte Ausgestaltungen der Erfindung sind Gegenstand der Unteransprüche.
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In dem Verfahren zur Erkennung von Lichtsignalen von Verkehrsteilnehmern werden erfindungsgemäß mittels zumindest einer Bilderfassungseinheit Bilddaten einer Fahrzeugumgebung erfasst und derart verarbeitet, dass Bilder mit Tiefeninformationen entstehen, wobei in Bildausschnitten zumindest zwei zeitlich aufeinander folgender Bilder Korrespondenzen bestimmt werden, die Bildausschnitte in Abhängigkeit der bestimmten Korrespondenzen registriert werden, aus den registrierten Bildausschnitten Differenzbilder erzeugt werden, in zeitlich aufeinanderfolgenden Differenzbildern Bildhelligkeiten ausgewertet werden und anhand von Änderungen der Bildhelligkeiten Lichtsignale zumindest eines Verkehrsteilnehmers erkannt werden.
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Mittels des erfindungsgemäßen Verfahrens ist in besonders vorteilhafter Weise eine zuverlässige Erkennung von Lichtsignalen von Verkehrsteilnehmern, beispielsweise eine Lichthupe eines entgegenkommenden Fahrzeugs, durchführbar. Diese hohe Zuverlässigkeit ermöglicht es, das Verfahren zu einem zuverlässigen autonomen oder teilautonomen Fahrbetrieb eines Fahrzeugs zu verwenden und eine automatische Längs- und/oder Querregelung des Fahrzeugs an aus den Lichtsignalen ermittelte Gesten anzupassen. Somit kann ein, einem gewöhnlichen menschlichen Verhalten angepasstes Fahrverhalten des Fahrzeugs im autonomen oder teilautonomen Fahrbetrieb realisiert werden, welches für einen Nutzer des Fahrzeugs und andere Verkehrsteilnehmer in einfacher Weise nachvollziehbar ist.
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Ausführungsbeispiele der Erfindung werden im Folgenden anhand von Zeichnungen näher erläutert.
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Dabei zeigen:
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1 schematisch eine perspektivische Ansicht eines Ausschnitts eines Fahrzeugs mit einer Bilderfassungseinheit,
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2 schematisch ein mittels der Bilderfassungserfassungseinheit gemäß 1 erfasstes erstes Bild einer Umgebung des Fahrzeugs und einer Draufsicht auf eine Verkehrssituation,
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3 schematisch ein mittels der Bilderfassungserfassungseinheit gemäß 1 erfasstes zweites Bild einer Umgebung des Fahrzeugs,
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4 schematisch eine Draufsicht auf eine Verkehrssituation zu einem ersten Zeitpunkt,
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5 schematisch eine Draufsicht auf die Verkehrssituation gemäß 4 zu einem zweiten Zeitpunkt,
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6 schematisch eine Draufsicht auf die Verkehrssituation gemäß 4 zu einem dritten Zeitpunkt,
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7 schematisch einen Ablauf eines erfindungsgemäßen Verfahrens,
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8 schematisch ein Segment,
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9 schematisch das Segment gemäß 9 und eine zu diesem gehörige Klassifikationsfläche,
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10. schematisch eine zweidimensionale Darstellung einer Umgebung des Fahrzeugs mit dem Segment gemäß 9 und der zu diesem gehörigen Klassifikationsfläche gemäß 10, welche in die zweidimensionale Darstellung transformiert sind,
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11 schematisch eine zweidimensionale Darstellung einer Umgebung des Fahrzeugs mit für eine Anzahl von Segmenten erzeugten Klassifikationsflächen,
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12 schematisch eine weitere zweidimensionale Darstellung einer Umgebung des Fahrzeugs mit für eine Anzahl von Segmenten erzeugten Klassifikationsflächen,
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13 schematisch eine zweidimensionale Darstellung der Umgebung gemäß 12 mit detektierten und klassifizierten Objekten,
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14 schematisch einen Bildausschnitt einer zweidimensionalen Darstellung einer Umgebung des Fahrzeugs mit einem erkannten Verkehrsteilnehmer,
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15 schematisch ein zu der zweidimensionalen Darstellung gemäß 14 gehöriger Bildausschnitt mit Tiefeninformationen,
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16 schematisch ein Bildausschnitt der Umgebung des Fahrzeugs gemäß 14 nach einer Ausmaskierung eines Hintergrunds des erkannten Verkehrsteilnehmers gemäß 14,
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17 schematisch einen Ablauf einer Stabilisierung von erfassten Bilddaten,
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18 schematisch eine Erzeugung eines Differenzbildes mit einer zeitlichen Registrierung,
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19 schematisch ein Differenzbild ohne zeitliche Registrierung,
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20 schematisch eine Erzeugung eines Differenzbildes mit einer zeitlichen Registrierung bei einer Lichthupe eines entgegenkommenden Verkehrsteilnehmers, und
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21 schematisch eine Lichtsignalerkennung von Rücklichtern eines Fahrzeugs.
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Einander entsprechende Teile sind in allen Figuren mit den gleichen Bezugszeichen versehen.
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In 1 ist eine perspektivische Ansicht eines Ausschnitts eines Fahrzeugs 1 mit einer im Innenraum des Fahrzeugs 1 hinter einer Windschutzscheibe angeordneten Bilderfassungseinheit 2 dargestellt. Die Bilderfassungseinheit 2 ist im dargestellten Ausführungsbeispiel als Stereokamera ausgebildet und zur Erfassung einer im Wesentlichen vor dem Fahrzeug 1 befindlichen Umgebung vorgesehen. Die Bilderfassungseinheit 2 ist in nicht näher dargestellter Weise mit einer Bildverarbeitungseinheit zur stereoskopischen Verarbeitung erfasster Bilddaten gekoppelt.
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Anhand der erfassten Bilddaten der Bilderfassungseinheit
2 werden mittels der Bildverarbeitungseinheit Fußgänger, Radfahrer, Fahrzeuge, Gesten von Personen und Lichtsignale bzw. Lichtgesten von Verkehrsteilnehmern erfasst. Diese Erfassung erfolgt insbesondere gemäß der Beschreibung in ”
Enzweiler, M. und Gavrila, D. M.: Monocular Pedestrian Detection: Survey and Experiments; In: IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence (TPAMI), vol. 31, no. 12, Seiten 2179 bis 2195, 2009”, ”
Enzweiler, M. u. a.: Efficient Stixel-Based Object Recognition; In: IEEE Intelligent Vehicles Symposium, 2012”, ”
Fröhlich, B. u. a: Will this Car Change the Lane? – Turn Signal Recognition in the Frequency Domain; In: IEEE Intelligent Vehicles Symposium, 2014” und
DE 10 2012 017 934 A1 .
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Ein solches mittels der Bilderfassungseinheit 2 erfasstes zweidimensionales Bild B der Umgebung des Fahrzeugs 1 und einer Draufsicht auf eine Verkehrssituation in dieser Umgebung zeigt 2. Innerhalb eines Erfassungsbereichs E der Bilderfassungseinheit 2 überquert ein als Fußgänger ausgebildeter Verkehrsteilnehmer V1 eine vor dem Fahrzeug 1 befindliche Fahrbahn, wobei mittels der Bildverarbeitungseinheit in bekannter Weise eine Erkennung des Verkehrsteilnehmers V1 als Fußgänger erfolgt.
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In 3 ist ein weiteres mittels der Bilderfassungseinheit 2 erfasstes zweidimensionales Bild B der Umgebung des Fahrzeugs 1 dargestellt. Innerhalb des Erfassungsbereichs E werden mittels der Bildverarbeitungseinheit mehrere als Fahrzeuge ausgebildete Verkehrsteilnehmer V2 bis V5 vor dem Fahrzeug 1, insbesondere mittels der oben genannten Verfahren, erkannt.
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Die 4 bis 6 zeigen in einer Draufsicht eine Verkehrssituation zu aufeinanderfolgenden Zeitpunkten.
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Hierbei nähern sich gemäß 4 zunächst das Fahrzeug 1 und ein als dem Fahrzeug 1 entgegenkommendes Fahrzeug ausgebildeter Verkehrsteilnehmer V4 jeweils auf ihrer Fahrspur als stehende Fahrzeuge ausgebildeten Verkehrsteilnehmern V2, V3.
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Anschließend erzeugt gemäß 5 der Verkehrsteilnehmer V4 ein als Lichthupe bekanntes Lichtsignal L, um dem Fahrer des Fahrzeugs 1 zu signalisieren, dass er diesem die Vorfahrt gewährt.
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Dieses Lichtsignal L wird mittels eines möglichen Ausführungsbeispiels eines Verfahrens zur Erkennung von Lichtsignalen L von Verkehrsteilnehmern V1 bis V5 erkannt, wobei in Abhängigkeit des erkannten Lichtsignals L und einer daraus abgeleiteten Geste ein autonomer oder teilautonomer Fahrbetrieb des Fahrzeugs 1, insbesondere eine Quer- und/oder Längsregelung, gesteuert wird.
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Somit wird das Fahrzeug 1 nach Erkennen des Lichtsignals L als Geste zur Gewährung der Vorfahrt autonom oder teilautonom am Verkehrsteilnehmer V2 vorbeigeführt.
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In 7 ist in stark vereinfachter Weise ein Ablauf eines möglichen Ausführungsbeispiels des erfindungsgemäßen Verfahrens zur Erkennung von Lichtsignalen L dargestellt, wobei in einem ersten Verfahrensschritt S1 die Verkehrsteilnehmer V1, V2 als Fahrzeuge erkannt werden, in einem zweiten Verfahrensschritt S2 die Lichtsignale L erkannt und in einem dritten Verfahrensschritt S3 der autonome oder teilautonome Fahrbetrieb des Fahrzeugs 1 in Abhängigkeit der erkannten Lichtsignale L gesteuert wird.
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Die Erkennung der Verkehrsteilnehmer V1, V2 erfolgt dabei aus den mittels der Bilderfassungseinheit
2 erfassten Bilddaten beispielsweise gemäß ”
Enzweiler, M. u. a.: Efficient Stixel-Based Object Recognition; In: IEEE Intelligent Vehicles Symposium, 2012” und der
DE 10 2012 000 459 A1 mittels so genannter Stixel.
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In nicht näher dargestellter Weise werden in den mittels der Bilderfassungseinheit 2 erfassten Bildern B zur Erkennung der Verkehrsteilnehmer V1 bis V5 die Verkehrsteilnehmer V1 bis V5 darstellende Bildobjekte mittels Segmenten SE, auch als Stixel bezeichnet, modelliert.
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Insbesondere weisen die Segmente SE zur Kennzeichnung einer Entfernung vom eigenen Fahrzeug 1 unterschiedliche farbliche Kennzeichnungen auf. Dabei kennzeichnen Segmente SE mit roter Farbgebung beispielsweise nahe liegende Verkehrsteilnehmer V1 bis V5 und Segmente SE mit grüner Farbgebung weiter entfernte Verkehrsteilnehmer V1 bis V5.
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Hierbei werden in nicht dargestellter Weise zunächst jeweils zwei Bilder der Umgebung aufgenommen und mittels Stereobildverarbeitung wird ein Disparitätsbild ermittelt. Aus den ermittelten Disparitäten wird eine Tiefenkarte der Umgebung bestimmt.
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Die Tiefenkarte wird anschließend segmentiert, indem die Segmente SE mit einer vorgegebenen Breite aus Bildpunkten gleicher oder ähnlicher Entfernung zu einer Bildebene der Bilderfassungserfassungseinheit 2 gebildet werden.
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Eine Approximation einer gefundenen Freiraumbegrenzungslinie in die Segmente SE mit beliebig vorgegebener Breite, welche stabartig ausgebildet sind, liefert eine Entfernung der Segmente SE zur Bilderfassungseinheit 2. Bei bekannter Orientierung der Bilderfassungseinheit 2 zur Umgebung und bekanntem dreidimensionalen Verlauf ergibt sich ein jeweiliger Fußpunkt FP der Segmente SE im Bild B.
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Anschließend wird eine Höhe jedes Segments SE geschätzt, so dass jedes Segment SE durch eine zweidimensionale Position eines Fußpunkts FP und seine Höhe charakterisiert wird.
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Die Schätzung der Höhe erfolgt in einer dynamischen Programmierung mittels histogrammbasierter Auswertung aller dreidimensionalen Punkte im Bereich des jeweiligen Segments SE.
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Alternativ oder zusätzlich werden die Segmente SE direkt aus dem Disparitätsbild ermittelt. Dies erfolgt insbesondere gemäß der Beschreibung der
DE 10 2012 000 459 A1 nach dem aus der
DE 10 2011 111 440 A1 bekannten Verfahren.
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Weiterhin wird zur Detektion und Klassifikation der Verkehrsteilnehmer V1 bis V5 für jedes Segment SE eine Klassifikationsfläche K1 bis Kk mit definierten Abmessungen erzeugt.
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Die 8 bis 10 zeigen den zeitlichen Ablauf der Erzeugung der Klassifikationsflächen K1 bis Kk am Beispiel des als Fahrzeug ausgebildeten Verkehrsteilnehmers V2. Zunächst werden, wie zuvor beschrieben, alle Segmente SE erzeugt, wobei die Annahme zugrunde liegt, dass jedes Segment SE eine mögliche vertikale Mitte des zu detektierenden und zu klassifizierenden Verkehrsteilnehmers V2 darstellt.
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Anschließend wird gemäß 8 aus dem Disparitätsbild ein Segment SE mit seiner dreidimensionalen Position extrahiert. Die dreidimensionale Position gibt dabei die dreidimensionale Position des Fußpunktes FP des Segments SE im Disparitätsbild an.
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Darauffolgend wird gemäß 9 dem Segment SE die Klassifikationsfläche K1 zugeordnet, wobei die Klassifikationsfläche K1 derart positioniert wird, dass ein Mittelpunkt MP einer unteren Kante der Klassifikationsfläche K1 im Fußpunkt FP des zugehörigen Segments SE angeordnet wird.
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Anschließend werden das Segment SE und die zugehörige Klassifikationsfläche K1 gemäß 10 in die zweidimensionale Darstellung transformiert.
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Die in den 8 bis 10 dargestellten und zuvor beschriebenen Schritte werden für alle weiteren Segmente SE und die dazugehörigen Klassifikationsflächen K2 bis Kk durchgeführt.
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Ergebnis dieses Verfahrens sind die in den 11 und 12 dargestellten zweidimensionalen Darstellungen, in welchen jeweils an den Fußpunkten FP der Segmente SE der Verkehrsteilnehmer V1 bis Vn die Klassifikationsflächen K1 bis Kk mit dem Mittelpunkt MP ihrer unteren Kante positioniert werden.
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Innerhalb der Klassifikationsflächen K1 bis Kk werden anschließend insbesondere mittels der aus ”Enzweiler, M. und Gavrila, D. M.: Monocular Pedestrian Detection: Survey and Experiments; In: IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence (TPAMI), vol. 31, no. 12, Seiten 2179 bis 2195, 2009”, ”Dalal, N., Triggs, B.: Histograms of Oriented Gradients for Human Detection; In: Proc. IEEE Int'l Conf. Computer Vision and Pattern Recognition, Seiten 886 bis 893, 2005”, ”Viola, P. u. a: Detecting Pedestrians Using Patterns of Motion and Appearance; In: Int'l J. Computer Vision, vol. 63, no. 2, Seiten 153 bis 161, 2005” und ”Wöhler, C., Anlauf, J.: An Adaptable Time-Delay Neural Network Algorithm for Image Sequence Analysis; In: IEEE Trans. Neural Networks, vol. 10, no. 6, Seiten 1531 bis 1536, November 1999” bekannten Verfahren die Detektion und Klassifikation der Verkehrsteilnehmer V1 bis Vn durchgeführt, so dass die Verkehrsteilnehmer V1 bis Vn in den dargestellten Ausführungsbeispielen der 11 und 12 als Fahrzeuge klassifiziert werden. Weiterhin sind Fußgänger, Radfahrer oder andere Objekte, insbesondere Bauwerke, Tiere und Verkehrszeichen, klassifizierbar.
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Bei der Auswahl und Anordnung der Klassifikationsflächen K1 bis Kk werden eine Entfernung des Segments SE, der Fußpunkt FP des Segments SE und die Höhe der Segmente SE berücksichtigt. Insbesondere wird eine Größe der Klassifikationsflächen K1 bis Kk an die gesuchten Verkehrsteilnehmer V1 bis Vn angepasst. Dabei wird beispielsweise bei der Suche nach Fahrzeugen in der Umgebung die Größe der Klassifikationsflächen K1 bis Kk größer gewählt als bei der Suche nach Fußgängern.
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Weiterhin wird bei der Auswahl und Anordnung der Klassifikationsflächen K1 bis Kk eine Geschwindigkeit des jeweiligen Verkehrsteilnehmers V1 bis Vn und eine Eigengeschwindigkeit der Bilderfassungseinheit 2 zur Aufnahme der Bilder B, d. h. eine Eigengeschwindigkeit des Fahrzeugs 1, an welchem die Bilderfassungseinheit 2 angeordnet ist, berücksichtigt. Somit ist es in besonders vorteilhafter Weise möglich, aus einer spezifischen Bewegung der Verkehrsteilnehmer V1 bis Vn bereits Anhaltspunkte zur Klassifizierung derselben abzuleiten.
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Aufgrund dessen, dass die Klassifikationsflächen K1 bis Kk nicht für jeden Bildpunkt, sondern für jedes Segment SE erzeugt werden, wird eine Menge an Eingangsdaten zur Detektion und Klassifikation der Verkehrsteilnehmer V1 bis Vn und somit ein Aufwand bei der Verarbeitung der Daten signifikant reduziert. Weiterhin ist aufgrund der Kenntnis der dreidimensionalen Positionen der Segmente SE nach der Detektion und Klassifikation auch die dreidimensionale Position des jeweiligen Verkehrsteilnehmers V1 bis Vn im Disparitätsbild bekannt.
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In 13 ist die zweidimensionale Darstellung der Umgebung gemäß 12 dargestellt, wobei alle Verkehrsteilnehmer V1 bis V3 als Fahrzeuge klassifiziert sind.
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Um in den Bildern B Lichtsignale eines Verkehrsteilnehmers V1 bis Vn zu erkennen, werden mittels der Klassifikationsflächen K1 bis Kk Bildausschnitte BA gebildet. Einen solchen Bildausschnitt BA mit einem erkannten Verkehrsteilnehmer V1 zeigt 14.
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15 zeigt den Bildausschnitt BA gemäß 14 mit Tiefeninformationen TI1 bis TI3.
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In 16 ist der Bildausschnitt BA gemäß 14 nach einer Ausmaskierung eines Hintergrunds H des Verkehrsteilnehmers V1 dargestellt, wobei der Hintergrund H in den Bereich der Tiefeninformationen TI2, TI3 anhand einer so genannten Median-Tiefe mittels eines geeigneten Distanzfilters ermittelt wird. Dabei werden insbesondere die Bildpunkte als Hintergrund H angesehen, deren Tiefe beispielsweise weiter als 1 m von der Median-Tiefe entfernt ist.
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17 zeigt einen Ablauf einer Stabilisierung von erfassten Bilddaten, wobei hierzu in gemäß den 14 bis 16 erzeugten und zu aufeinander folgenden Zeitpunkten erfassten Bildausschnitten BA mit Ausmaskierung des Hintergrunds H in einem Verfahrensschritt S4 anhand des optischen Flusses Korrespondenzen KO bestimmt werden und die Bildausschnitte BA in Abhängigkeit der bestimmten Korrespondenzen KO in einem affinen Abbildungsverfahren zeitlich registriert werden, so dass registrierte Bildausschnitte BA' entstehen.
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Anschließend wird aus den registrierten Bildausschnitten BA' ein Differenzbild DB, welches in 18 dargestellt ist, erzeugt.
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19 zeigt zum Vergleich ein Differenzbild DB', welches ohne zeitliche Registrierung erzeugt wurde. Dabei wird ersichtlich, dass das Differenzbild DB mit zeitlicher Registrierung eine genauere Darstellung liefert.
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Anschließend werden gemäß 20 in zeitlich aufeinanderfolgenden Differenzbildern DB Bildhelligkeiten ausgewertet und anhand von Änderungen der Bildhelligkeiten werden Lichtsignale L des Verkehrsteilnehmers V1 erkannt. Hierbei ergibt sich beispielsweise bei einer Lichthupe eines Fahrzeugs ein großer zeitlicher Unterschied in der Bildhelligkeit und damit auch im Differenzbild DB.
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Die Ermittlung und Erkennung der Lichtsignale L erfolgt insbesondere anhand einer Gauß-Mischverteilung in einem so genannten Clustering-Verfahren im Differenzbild DB.
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Eine Unterscheidung von Lichtsignalen, beispielsweise Blinksignalen, und Reflexionen erfolgt insbesondere anhand einer geometrischen Erwartung, wobei berücksichtigt wird, ob die gefunden Cluster eine ähnliche Größe aufweisen, ungefähr die gleiche Höhe innerhalb des Differenzbildes DB aufweisen und in einem in Abhängigkeit einer Breite des Verkehrsteilnehmers V1 bis Vn erwarteten Abstand A zueinander angeordnet sind.
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Diesen Abstand A zeigt 21 am Beispiel eines Differenzbildes DB eines Heckbereichs eines als Fahrzeug ausgebildeten Verkehrsteilnehmers V1.
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Aus den erkannten Lichtsignalen L werden anschließend Gesten ermittelt, anhand welcher die Steuerung des Fahrverhaltens des Fahrzeugs 1 im autonomen oder teilautonomen Fahrbetrieb erfolgt.
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Bezugszeichenliste
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- 1
- Fahrzeug
- 2
- Bilderfassungseinheit
- A
- Abstand
- B
- Bild
- BA
- Bildausschnitt
- BA'
- Bildausschnitt
- DB
- Differenzbild
- DB'
- Differenzbild
- E
- Erfassungsbereich
- FP
- Fußpunkt
- H
- Hintergrund
- KO
- Korrespondenz
- K1 bis Kk
- Klassifikationsfläche
- L
- Lichtsignal
- MP
- Mittelpunkt
- SE
- Segment
- S1 bis S5
- Verfahrensschritt
- TI1 bis TI3
- Tiefeninformation
- V1 bis Vn
- Verkehrsteilnehmer
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ZITATE ENTHALTEN IN DER BESCHREIBUNG
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Zitierte Patentliteratur
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- DE 102012017934 A1 [0003, 0034]
- DE 102012000459 A1 [0043, 0051]
- DE 102011111440 A1 [0051]
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Zitierte Nicht-Patentliteratur
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- Enzweiler, M. und Gavrila, D. M.: Monocular Pedestrian Detection: Survey and Experiments; In: IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence (TPAMI), vol. 31, no. 12, Seiten 2179 bis 2195, 2009 [0034]
- Enzweiler, M. u. a.: Efficient Stixel-Based Object Recognition; In: IEEE Intelligent Vehicles Symposium, 2012 [0034]
- Fröhlich, B. u. a: Will this Car Change the Lane? – Turn Signal Recognition in the Frequency Domain; In: IEEE Intelligent Vehicles Symposium, 2014 [0034]
- Enzweiler, M. u. a.: Efficient Stixel-Based Object Recognition; In: IEEE Intelligent Vehicles Symposium, 2012 [0043]
- Enzweiler, M. und Gavrila, D. M.: Monocular Pedestrian Detection: Survey and Experiments; In: IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence (TPAMI), vol. 31, no. 12, Seiten 2179 bis 2195, 2009 [0059]
- Dalal, N., Triggs, B.: Histograms of Oriented Gradients for Human Detection; In: Proc. IEEE Int'l Conf. Computer Vision and Pattern Recognition, Seiten 886 bis 893, 2005 [0059]
- Viola, P. u. a: Detecting Pedestrians Using Patterns of Motion and Appearance; In: Int'l J. Computer Vision, vol. 63, no. 2, Seiten 153 bis 161, 2005 [0059]
- Wöhler, C., Anlauf, J.: An Adaptable Time-Delay Neural Network Algorithm for Image Sequence Analysis; In: IEEE Trans. Neural Networks, vol. 10, no. 6, Seiten 1531 bis 1536, November 1999 [0059]
