DE202018002946U1 - Geometric localization / Coordinate determination of one / more objects by cameras on a surface (calculation of the position of the object in a reference system eg geoposition) - Intelligent object localization - Google Patents

Geometric localization / Coordinate determination of one / more objects by cameras on a surface (calculation of the position of the object in a reference system eg geoposition) - Intelligent object localization Download PDF

Info

Publication number
DE202018002946U1
DE202018002946U1 DE202018002946.7U DE202018002946U DE202018002946U1 DE 202018002946 U1 DE202018002946 U1 DE 202018002946U1 DE 202018002946 U DE202018002946 U DE 202018002946U DE 202018002946 U1 DE202018002946 U1 DE 202018002946U1
Authority
DE
Germany
Prior art keywords
camera
objects
code
intelligent object
localization
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Active
Application number
DE202018002946.7U
Other languages
German (de)
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Goehmann Leonardo De
Goehmann Maximilian De
Original Assignee
Individual
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Individual filed Critical Individual
Priority to DE202018002946.7U priority Critical patent/DE202018002946U1/en
Publication of DE202018002946U1 publication Critical patent/DE202018002946U1/en
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Images

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01C—MEASURING DISTANCES, LEVELS OR BEARINGS; SURVEYING; NAVIGATION; GYROSCOPIC INSTRUMENTS; PHOTOGRAMMETRY OR VIDEOGRAMMETRY
    • G01C15/00—Surveying instruments or accessories not provided for in groups G01C1/00 - G01C13/00
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01C—MEASURING DISTANCES, LEVELS OR BEARINGS; SURVEYING; NAVIGATION; GYROSCOPIC INSTRUMENTS; PHOTOGRAMMETRY OR VIDEOGRAMMETRY
    • G01C11/00—Photogrammetry or videogrammetry, e.g. stereogrammetry; Photographic surveying
    • G01C11/04—Interpretation of pictures
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01C—MEASURING DISTANCES, LEVELS OR BEARINGS; SURVEYING; NAVIGATION; GYROSCOPIC INSTRUMENTS; PHOTOGRAMMETRY OR VIDEOGRAMMETRY
    • G01C15/00—Surveying instruments or accessories not provided for in groups G01C1/00 - G01C13/00
    • G01C15/02—Means for marking measuring points
    • G01C15/06—Surveyors' staffs; Movable markers
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01C—MEASURING DISTANCES, LEVELS OR BEARINGS; SURVEYING; NAVIGATION; GYROSCOPIC INSTRUMENTS; PHOTOGRAMMETRY OR VIDEOGRAMMETRY
    • G01C21/00—Navigation; Navigational instruments not provided for in groups G01C1/00 - G01C19/00
    • G01C21/26—Navigation; Navigational instruments not provided for in groups G01C1/00 - G01C19/00 specially adapted for navigation in a road network

Abstract

Intelligente Objektlokalisierung wird dadurch gekennzeichnet, dass die Objekte die es zu lokalisieren gilt, mit einem schwarzweiß oder auch farbigen QR-Code jeglicher Art gekennzeichnet sind. Die Aufbringung hier spielt keine Rolle sowie die Art des Materials.

Figure DE202018002946U1_0000
Intelligent object localization is characterized by the fact that the objects to be localized are marked with a black and white or also colored QR code of any kind. The application here does not matter and the type of material.
Figure DE202018002946U1_0000

Description

Technische Beschreibung des Erfindungstandes (inklusiver mehrerer Ausführungsbeispiele):Technical description of the invention (including several embodiments):

Allgemein gilt, dass jedes Objekt, z.B. Fahrzeuge aller Art oder Gegenstände wie Kartons, auf einer Fläche lokalisiert werden können mit Hilfe einer Kamera und einem geometrischem System. Wir wollen die technische Erfindung anhand eines Objektes in diesem Fall an einem Fahrzeug beschreiben. Hier wird zum Beispiel eine Fahrzeugoberfläche mit einem kameralesbaren Code (z.B. ein AruCo Code) versehen. Mit einer Kamera (ortsgebunden z.B. an einer Parkplatzlaterne oder an einem Leser in einem Parkhaus bzw. bewegten Kamera Dashboard/Dachkamera fahrbar auf einem Auto, Motorrad oder anderen beweglichen Gerät) kann diesen Code erkennen. Dieses Bild bzw. der ausgewertete Code wird via Internet (z.B. WLAN oder Mobilfunknetz) an eine Datenbank bzw. an ein Verzeichnis gesendet, dass den Code (Fig.3, 2D-Code, z.B. AruCo Code) mit einem Fahrzeug in Verbindung bringt. Durch die Software kann somit die Position des Fahrzeuges maschinenlesbar ausgewertet werden. Ein Beispiel: Das Fahrzeug mit dem Code 5858548727 steht an der Laterne des Fernparkplatzes auf dem Stellplatz 0815. Mit diesen Informationen: Code - Position (Parkposition) kann u.a. die Entfernung zum Standort der Kamera berechnet werden, sodass Mitarbeiter einer Autovermietung / eines Autoherstellers gezielt effizient an die Position gebracht werden, um logistische Maßnahmen zu vollziehen - z.B. das Auto umzuparken oder zu verladen. Darüber hinaus müssen auch keine feste Parkpositionen mit diesem System vorausgesetzt werden, da das Objekt in diesem Falle das Fahrzeug jederzeit in dem Sichtfeld der Kamera beliebig lokalisiert werden kann, selbst wenn dieses nicht auf einem Parkplatz steht. Das Objekt kann auch neben den Parkplatz stehen und trotzdem dank der Software inkl. Kamera auf der Fläche Zentimeter genau lokalisiert werden. Einzeichnungen/Markierungen von Parkplätzen werden nicht benötigt, dies ist auch der Vorteil gegenüber Parkplatzpickern, die direkt mit dem fest eingezeichneten Parkplatz verbunden sind. Die Suchzeiten werden dramatisch verkürzt und somit Kosten eingespart. Möglich ist auch, dass der Kunde einer Autovermietung z.B. auf dem kürzesten Weg zum Mietobjekt gezielt laufen kann oder gebracht wird. Kernidee des Gebrauchsmusters ist, dass mit den Bildern/Livefeed einer optischen Einrichtung z.B. Kamera gespeichert, Positionen von Objekten z.B. Fahrzeugen jeglicher Art mit Hilfe von verschiedenen Technologien ermittelt werden können. Es gilt dabei der Grundsatz, dass man durch das Wissen der Position (Bezugspunkt) der Kamera und das „Field of view“ der Kamera genau die Entfernung Kamera und Ort des Fahrzeugs exakt mit einer Berechnung bestimmen kann. Angaben zur Größe der ab zu scannenden Fläche sind nicht notwendig denn die Software kann in einem Bezugsystem mit Hilfe der im „Field of view“ sich befindenden Codes Positionen Zentimeter genau bestimmen. Damit sind auch Angaben zur Höhe der Kamera oder des Winkels nicht unbedingt notwendig. Eine Kalibrierung der Kamera ist damit auch nicht notwendig (5 zeigt die beschriebene Position). Aus Kamerakoordinaten werden Reale Koordinaten/Abstände berechnet trotz Verzerrung oder Winkel. Dies funktioniert durch Marker im „field of view“ der Kamera und durch die Berechnung der Vektorverschiebung für Marker die Bezugspunkte sind. (Basis des Algorithmus)In general, any object, such as vehicles of all kinds or objects such as cartons, can be located on a surface using a camera and a geometric system. We want to describe the technical invention based on an object in this case on a vehicle. Here, for example, a vehicle surface is provided with a camera-readable code (eg an AruCo code). With a camera (stationary eg on a parking lot lantern or on a reader in a parking garage or moving camera dashboard / roof camera mobile on a car, motorcycle or other mobile device) can recognize this code. This image or the evaluated code is sent via the Internet (eg WLAN or mobile network) to a database or to a directory that brings the code (Fig.3, 2D code, eg AruCo code) in connection with a vehicle. The software thus enables the position of the vehicle to be evaluated in a machine-readable manner. For example: The vehicle with the code 5858548727 is located on the parking lot lantern on the pitch 0815. With this information: Code position (parking position) can be calculated, among other things, the distance to the location of the camera, so efficient car hire / car manufacturer staff be brought to the position to carry out logistical measures - eg to repost or load the car. In addition, no fixed parking positions must be assumed with this system, since the object in this case, the vehicle can be located anywhere in the field of view of the camera, even if this is not in a parking lot. The object can also stand next to the parking lot and still be located with centimeter accuracy thanks to the software incl. Camera on the surface. Parking marks / markings are not required, this is also the advantage over parking pickers, which are directly connected to the fixed marked parking lot. The search times are dramatically shortened and thus saved costs. It is also possible that the customer of a car rental, for example, on the shortest route to the rental property can run targeted or is brought. Core idea of the utility model is that with the images / live of an optical device eg camera stored, positions of objects such as vehicles of any kind can be determined using various technologies. The principle here is that by knowing the position (reference point) of the camera and the "field of view" of the camera, it is possible to determine exactly the distance camera and location of the vehicle exactly with a calculation. It is not necessary to specify the size of the area to be scanned, because the software can determine centimeter positions in a reference system with the help of codes located in the field of view. Thus, information about the height of the camera or the angle are not necessarily necessary. A calibration of the camera is therefore not necessary ( 5 shows the described position). From camera coordinates, real coordinates / distances are calculated despite distortion or angle. This works by using markers in the "field of view" of the camera and by calculating the vector displacement for markers as reference points. (Base of the algorithm)

In Stichpunkten kann das System, wie folgt, beschrieben werden (die Nutzung des kompletten Systems zur intelligenten Objektlokalisierung wird anhand der 6 noch einmal bildlich dargestellt aus Sicht eines Mitarbeiters der das Objekt sucht):

  • • Aufbringen eines QR-Codes am Objekt z.B. Fahrzeug
  • • QR-Code ist mit Fahrzeugkennnummer verknüpft
  • • „Automatisiertes“ Einchecken des Fahrzeuges im System durch Kamera vor dem Parkplatz
  • • Abstellen des Fahrzeuges auf Parkplatzfläche
  • • „Live-Tracking“ (Erkennung des Markers; Senden und abspeichern der Daten der Marker auf einer Datenbank mit Berechnung der Position und Entfernung durch die Bildsoftwareanalyse; Weboberfläche für Mitarbeiter; Übertragung eines „live“ Bildes)
  • • „Live-Tracking“ der Fahrzeuge durch Kameras vor Ort
  • • Zugreifen auf Fzg.-Daten über Datenbank
  • • Datenbank ermöglicht das Auffinden der Fahrzeugposition ohne Suche
  • • „Automatisiertes Auschecken“ des Fahrzeuges im System nach Lagerung/Parken auf einem Parkplatz durch eine Kamera
The system can be described in bullet points as follows (the use of the complete system for intelligent object localization is based on the 6 pictured again from the point of view of an employee looking for the object):
  • • applying a QR code to the object eg vehicle
  • • QR code is linked to vehicle registration number
  • • "Automated" check-in of the vehicle in the system by camera in front of the parking lot
  • • Parking the vehicle on parking area
  • • "Live-Tracking" (detection of the marker, sending and storing the data of the markers on a database with calculation of the position and distance by the image software analysis, web interface for employees, transmission of a "live" image)
  • • "Live tracking" of vehicles by cameras on site
  • • Accessing vehicle data via database
  • • Database allows to find the vehicle position without search
  • • "Automated check-out" of the vehicle in the system after storage / parking in a parking lot by a camera

Problem:Problem:

Die im Gebrauchsmusteranspruch angegebenen Erfindung liegt das Problem zugrunde, dass die Ortung eines Objektes, in diesem Fall ein Fahrzeug auf einem Parkplatz, zu Zeitverlusten führt. Suche der Fahrzeuge auf z.B. Parkplätzen heute noch personalintensiv ist. Beispiel: Autohersteller mit Ihren Parkplätzen für die Neufahrzeuge in den Produktionswerken bzw. Umschlagsplätzen (Häfen).The invention specified in the utility claim is based on the problem that the location of an object, in this case a vehicle in a parking lot, leads to loss of time. Search the vehicles for e.g. Parking is still staff intensive today. Example: Car manufacturers with their parking spaces for the new vehicles in the production plants or transhipment points (ports).

Lösung:Solution:

Fahrzeugoberfläche mit einem Kameralesbaren Code (1.: Durch scannen des Bildes erkennt die Software die Codes, wie 4, jeder Code generiert eine für sich spezifischen Zahlenfolge, sodass weitere Daten zu dem Code zugeordnet werden können bzw. abgerufen werden können (ähnlich wie ein Primary Key im Relationalen Modellen). Außerdem kann durch den Scan die Position dieses Fahrzeugs mit dem Code errechnet werden und es auf der Datenbank als weitere Variable abgelegt werden.) versehen. Mit einer lokalen Kamera z.B. Sicherheitskamera (ortsgebunden z.B. an einer Parkplatzlaterne oder an einem Leser in einem Parkhaus bzw. bewegten Kamera Dashboard/Dachkamera (2.: Diese Position kann errechnet werden, da die Position (Bezugspunkt) der Kamera bekannt ist sowie der Winkel α, durch das Wissen des „Field of View“ der Kamera (siehe 4), zum Code auf dem Fahrzeug. Mit diesen Daten lässt sich die Entfernung (e) des Fahrzeugs von der Kamera errechnen und dadurch auch die Position und somit ist die Lokalisierung auch auf Koordinatenebene möglich ohne ein GPS-Gerät zu verwenden (das Kamerabild kann als Koordinatensystem auch mit Längen und Breitengrad versehen werden) c = cos(α)/h fahrbar auf einem Auto, Motorrad oder anderen beweglichen Gerät kann diesen Code erkennen. Allerdings ist die Lokalisierung der Objekte auch durch die automatische Positionserkennung der Software möglich. Der Algorithmus kann anhand von den im „field of view“ sich befindenden Codes reale Koordinaten und Abstände berechnen trotz einer Verzerrung des Winkels oder fehlender Angaben zum Winkel, Höhe der Kamera und Flächengröße. So werden zum Beispiel nur 2 Marker benötigt die als Bezugspunkte fungieren und durch die Berechnung der Vektorverschiebung Position und Entfernungen berechnet werden können.Vehicle surface with a camera readable code ( 1 .: By scanning the image, the software recognizes the codes, such as 4, each code generates its own sequence of numbers, allowing more data to be associated with the code or retrieved (much like a Primary Key in relational models). In addition, the scan can calculate the position of this vehicle with the code and store it on the database as another variable.). With a local camera eg security camera (localized eg at a parking lot lantern or at a reader in a parking garage or moving camera dashboard / roof camera ( 2 .: This position can be calculated because the position (reference point) of the camera is known and the angle α, through the knowledge of the "Field of View" of the camera (see 4 ), to the code on the vehicle. This data can be used to calculate the distance (e) of the vehicle from the camera and thereby the position and thus the localization is also possible on the coordinate plane without a GPS device to use (the camera image can be provided as a coordinate system also with latitude and longitude ) c = cos (α) / h mobile on a car, motorcycle or other mobile device can detect this code. However, the localization of the objects is also possible by the automatic position detection of the software. The algorithm can calculate real coordinates and distances based on the codes in the "field of view" in spite of a distortion of the angle or missing information about the angle, height of the camera and area size. For example, only two markers are needed, which act as reference points and can be calculated by calculating the vector offset position and distances.

Die Lokalisierung ohne Angaben zu Höhe, Winkel, Größe, etc. wird in der 5 dargestellt. Somit ist die Installation des Systems auch einfach gestaltet, da unser System keine Fixangaben voraussetzt. Danach wird dieses Bild bzw. der ausgewertete Code (3.: QR/Strich Codes (z.B. 2D QR Codes aller Art wie z.B. AruCo Codes) aller Art der von einer Kamera aufgenommen werden kann und durch seine schwarzen/farbigen Quadrate/Striche einen Code generieren kann wenn er in den Computer eingelesen wird durch unsere Vorgeschlagen Erfindung via Kamera/Bildanalysesoftware) wird via Internet (z.B. WLAN oder Mobilfunknetz) an eine Datenbank bzw. an ein Verzeichnis gesendet, dass den Code mit einem Fahrzeug in Verbindung bringt. Somit kann die Position des Fahrzeuges maschinenlesbar ausgewertet werden. Ein Beispiel. Das Fahrzeug mit dem Code 5858548727 steht an der Laterne des Fernparkplatzes auf dem Stellplatz 0815. Mit diesen Informationen Code - Position (Parkposition) kann u.a. die Entfernung zum Standort berechnet werden, oder Mitarbeiter einer Autovermietung / eines Autoherstellers gezielt effizient an die Position gebracht werden (eine Route wie z.B. Gerade aus 30m dann links 15m, um das Objekt möglichst effektiv zu finden), um logistische Maßnahmen zu vollziehen - z.B. das Auto um zuparken oder zu verladen. Die Suchzeiten werden dramatisch verkürzt und somit Kosten eingespart. Denkbar ist auch, dass der Kunde einer Autovermietung z.B. auf dem kürzesten Weg zum Mietobjekt gezielt laufen kann oder gebracht wird. Kernidee des Gebrauchsmusters ist, dass mit den Bildern einer optischen Einrichtung z.B. Kamera gespeichert, Positionen von Fahrzeugen jeglicher Art mit Hilfe von verschiedenen Technologien ermittelt werden können. Es gilt dabei der Grundsatz, dass man durch das Wissen der Position (Bezugspunkt der Kamera und das „Field of view“ (4.: Das Sichtfeld der Kamera bestimmt den Ausschnitt der abscannbaren Fläche für Objekten mit versehenen Code zur Analyse deren Position auf der angegebene Fläche) der Kamera genau die Entfernung Kamera und Ort des Fahrzeugs exakt mit einer Berechnung bestimmen kann. Angaben zur Größe der ab zu scannende Fläche sind nicht notwendig den die Software kann in einem Bezugsystem mit Hilfe der im „Field of view“ sich befindenden Codes Positionen Zentimeter genau bestimmen. Eine Kalibrierung der Kamera ist damit auch nicht notwendig (5 zeigt die beschriebene Position). Der Ablauf des kompletten Systems zur intelligenten Objektlokalisierung wird anhand der 6 noch einmal bildlich dargestellt.The localization without details of height, angle, size, etc. is in the 5 shown. Thus, the installation of the system is also simple, since our system does not require fixations. Then this image or the evaluated code ( 3 .: QR / bar codes (eg 2D QR codes of all kinds such as AruCo codes) of all kinds that can be recorded by a camera and can generate a code by its black / colored squares / bars when it is read into the computer by our suggestions Invention via camera / image analysis software) is sent via the Internet (eg WLAN or mobile network) to a database or to a directory that connects the code with a vehicle. Thus, the position of the vehicle can be evaluated machine-readable. An example. The vehicle with the code 5858548727 is placed at the lantern of the remote parking lot on the parking space 0815. With this information code position (parking position), among other things the distance to the location can be calculated, or employees of a car rental / of an automaker can be targeted efficiently brought to the position ( a route such as straight from 30m then 15m left to find the object as effectively as possible) to carry out logistical measures - eg the car to park or to load. The search times are dramatically shortened and thus saved costs. It is also conceivable that the customer of a car rental can run for example on the shortest route to the rental property targeted or is brought. The core idea of the utility model is that with the images of an optical device eg camera stored, positions of vehicles of any kind can be determined using various technologies. The principle is that by knowing the position (reference point of the camera and the "field of view" 4 .: The field of view of the camera determines the section of the scanable area for objects with coded code for analysis of their position on the specified area) of the camera exactly the distance camera and location of the vehicle can determine exactly with a calculation. It is not necessary to specify the size of the surface to be scanned since the software can determine centimeter positions in a reference system with the aid of the codes located in the field of view. A calibration of the camera is therefore not necessary ( 5 shows the described position). The process of the complete system for intelligent object localization is based on the 6 pictured again.

Erreichte Vorteile:Achieved benefits:

Die mit der Erfindung erzielten Vorteile bestehen insbesondere darin, dass statt einer langen Fahrzeugsuche, eine genaue zeitersparende Route angezeigt werden kann und die Fläche für Objekte noch effektiver genutzt werden kann. Mit weiteren Mustern könnte man darüber hinaus auch noch den Fluss auf so einer Fläche verbessern, dank dieser Erfindung. Es ist darüber hinaus möglich Objekte zu lokalisieren ohne die Nutzung von GPS-Geräten. Trotzdem können die Koordinaten des gesuchten Objektes angegeben werden. Das Platzieren von Objekten wird gezielter und effektiver, da die freien Flächen im voraus bekannt sind (logistische Verteilung) und das Wegbewegen von Objekten von der gleichen Fläche ist wieder gezielter und effektiver, da die Positionen durch die Kameras erkannt werden auch, wenn das Objekt zwischen erster Lagerung und zweiter Lagerung bewegt worden ist, wie z.B. ein Auto auf dem Parkplatz bei einer sehr simplen Installation, da nur eine Kamera, Codes und die Software benötigt wird.The advantages achieved by the invention are in particular that instead of a long vehicle search, an accurate time-saving route can be displayed and the area can be used even more effectively for objects. With other patterns could also improve the river on such a surface, thanks to this invention. It is also possible to locate objects without the use of GPS devices. Nevertheless, the coordinates of the searched object can be specified. The placement of objects becomes more targeted and effective, since the free surfaces are known in advance (logistic distribution) and the moving away of objects from the same area is again more targeted and effective, since the positions are detected by the cameras even if the object is between first storage and second storage has been moved, such as a car in the parking lot in a very simple installation, since only a camera, codes and the software is needed.

Claims (10)

Intelligente Objektlokalisierung wird dadurch gekennzeichnet, dass die Objekte die es zu lokalisieren gilt, mit einem schwarzweiß oder auch farbigen QR-Code jeglicher Art gekennzeichnet sind. Die Aufbringung hier spielt keine Rolle sowie die Art des Materials. Intelligent object localization is characterized by the fact that the objects to be localized are marked with a black and white or also colored QR code of any kind. The application here does not matter and the type of material. Intelligente Objektlokalisierung wird dadurch gekennzeichnet, dass die QR-Codes auf dem Backendserver hinterlegt sind, um das Objekt zu identifizieren, z.B. eine Fzg.-Kennnummer.Intelligent object localization is characterized in that the QR codes are stored on the backend server to identify the object, eg a vehicle identification number. Intelligente Objektlokalisierung wird dadurch gekennzeichnet, dass die Kamera die die Bewegung von Objekten in Ihrem Auffangbereich/„field of view“ „trackt“ in beliebiger Höhe angebracht werden kann, um so die Information von Codes optisch verarbeiten zu können. Auch der Winkel der Kamera spielt keine weitere Rolle, denn die Software im Hintergrund braucht keine Kalibrierung der Kamera als auch keine Größenangeben des Parkplatzes.Intelligent object localization is characterized by the camera being able to "track" the movement of objects in its field of view at any height so as to visually process information from codes. Also the angle of the camera plays no further role, because the software in the background needs no calibration of the camera as well as no size indication of the parking lot. Intelligente Objektlokalisierung wird dadurch gekennzeichnet, dass die Software auf einem Computer zur Berechnung der lokalen Aufenthaltsorte der Objekte auf „Livedaten“ der optischen Bildverarbeitung/Bilderdaten der sich bewegenden Objekten in dem Auffangbereich der Kamera zurückgreift.Intelligent object localization is characterized in that the software on a computer for calculating the local whereabouts of the objects relies on "live data" of the optical image processing / image data of the moving objects in the capture area of the camera. Intelligente Objektlokalisierung wird dadurch gekennzeichnet, dass Daten der Bewegung und der Identifikation des Objektes (wie z.B. Herstellungsdatum) auf einem Backenserver abgelegt werden. Die Zuordnung zwischen Code und Objekt ist auch auf diesen Servern vorhandenIntelligent object localization is characterized in that data of the movement and the identification of the object (such as date of manufacture) are stored on a baking server. The association between code and object is also present on these servers Intelligente Objektlokalisierung wird dadurch gekennzeichnet, dass der zu „trackende“ Bereich variabel sein kann. Es muss keine freie Stellfläche sein, sondern auch Flächen innerhalb von Hallen, mit Überdachung und auch Parkhäuser können für das System verwendet werden.Intelligent object localization is characterized by the fact that the area to be tracked can be variable. It does not have to be a free floor space, but also areas within halls, with roofing and parking garages can be used for the system. Intelligente Objektlokalisierung wird dadurch gekennzeichnet, dass Angaben zur Höhe der Kamera, Größe der ab zu scannenden Fläche, Winkel der Kamera, oder Anzahl der zu scannenden Objekte variabel sein kann und keine fixen Daten sein müssen. Das liegt daran das die Bildanalysesoftware/Algorithmus bereits durch Marker im Feld ein Bezugspunkt hat und somit Entfernungen und Positionen bestimmen kann.Intelligent object localization is characterized by the fact that information about the height of the camera, the size of the surface to be scanned, the angle of the camera, or the number of objects to be scanned can be variable and need not be fixed data. This is because the image analysis software / algorithm already has a reference point through markers in the field and thus can determine distances and positions. Intelligente Objektlokalisierung wird dadurch gekennzeichnet, dass die Anzahl der zu „trackenden“ Objekte von der Bildsoftwareanalyse erkannt wird, da diese mit einem Code ausgestattet sind und somit erkannt werden. Auch feste Objekte wie z.B. ein LKW ohne Code kann erkannt werden an den förmlichen Umrissen durch den sich im System befinden Algorithmus.Intelligent object localization is characterized in that the number of objects to be "tracked" is recognized by the image software analysis, since these are equipped with a code and thus recognized. Even fixed objects such as a truck without code can be recognized by the formal outlines of the system's algorithm. Intelligente Objektlokalisierung wird dadurch gekennzeichnet, dass durch die Speicherung der Bewegung von Objekten auf der Fläche dieser Datenfluss analysiert werden kann und somit die Nutzung der Fläche logistisch effizienter verbessert wird.Intelligent object localization is characterized by the ability to analyze the flow of objects on the surface to analyze this flow of data and thus improve logistically efficient use of the surface. Intelligente Objektlokalisierung wird dadurch gekennzeichnet, dass die Software bzw. dessen Algorithmus den Code erkennen und die Position (z.B. in Form von GPS Koordinaten z.B.) des Codes berechnet im „field of View“ und diese so wieder herausgibt, dass das Objekt ohne Mehraufwandbar im „field of view“ einer oder mehrere Kameras auffindbar ist.Intelligent object localization is characterized in that the software or its algorithm recognizes the code and calculates the position (eg in the form of GPS coordinates, for example) of the code in the "field of view" and then reissues it so that the object can be used without additional effort in the " field of view "one or more cameras can be found.
DE202018002946.7U 2018-06-22 2018-06-22 Geometric localization / Coordinate determination of one / more objects by cameras on a surface (calculation of the position of the object in a reference system eg geoposition) - Intelligent object localization Active DE202018002946U1 (en)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
DE202018002946.7U DE202018002946U1 (en) 2018-06-22 2018-06-22 Geometric localization / Coordinate determination of one / more objects by cameras on a surface (calculation of the position of the object in a reference system eg geoposition) - Intelligent object localization

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
DE202018002946.7U DE202018002946U1 (en) 2018-06-22 2018-06-22 Geometric localization / Coordinate determination of one / more objects by cameras on a surface (calculation of the position of the object in a reference system eg geoposition) - Intelligent object localization

Publications (1)

Publication Number Publication Date
DE202018002946U1 true DE202018002946U1 (en) 2018-08-21

Family

ID=63450617

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
DE202018002946.7U Active DE202018002946U1 (en) 2018-06-22 2018-06-22 Geometric localization / Coordinate determination of one / more objects by cameras on a surface (calculation of the position of the object in a reference system eg geoposition) - Intelligent object localization

Country Status (1)

Country Link
DE (1) DE202018002946U1 (en)

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN114365056A (en) * 2019-08-09 2022-04-15 弗劳恩霍夫应用研究促进协会 Device, method for controlling said device and group or cluster of devices

Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN114365056A (en) * 2019-08-09 2022-04-15 弗劳恩霍夫应用研究促进协会 Device, method for controlling said device and group or cluster of devices
CN114365056B (en) * 2019-08-09 2024-04-12 弗劳恩霍夫应用研究促进协会 Device, method for controlling said device, and device group or group of devices

Similar Documents

Publication Publication Date Title
EP3105547B1 (en) Method for determining the absolute position of a mobile unit, and mobile unit
DE102015203016B4 (en) Method and device for optical self-localization of a motor vehicle in an environment
EP2526378B1 (en) Method and system for sensing the position of a vehicle
DE102014015073A1 (en) Method for updating and / or extending a map data set of a limited environment
DE102013003117A1 (en) Method for self localization of vehicle and for detecting objects in surrounding of passenger car, involves determining position of vehicle from position data when image characteristics coincide with comparison characteristics
DE102017206847A1 (en) Method for automatically creating and updating a data set for an autonomous vehicle
EP2568310A2 (en) Method, system and device for locating a vehicle relative to a predefined reference system
EP3814720B1 (en) Localization system and method for operating same
DE102016214470A1 (en) Method and system for detecting a traffic environment of a mobile unit
DE112018008077T5 (en) Global mapping using local on-board maps created through fleet trajectories and observations
DE102017211613A1 (en) Method for verifying a digital map of a higher automated vehicle (HAF), in particular a highly automated vehicle
EP2824525A1 (en) Method and device for determining the position of resources of an industrial automation assembly
DE102012108922A1 (en) Driver assistance system for supporting driver while parking vehicle, has unit for detecting target parking area based on specific parking area marks, where unit is provided as camera and image processing devices
DE102017218237A1 (en) Method and apparatus for providing a current location of a mobile device
DE102015010514B4 (en) A method of determining map information for a map data set of a navigation environment and computing device
DE202018002946U1 (en) Geometric localization / Coordinate determination of one / more objects by cameras on a surface (calculation of the position of the object in a reference system eg geoposition) - Intelligent object localization
DE102021206075A1 (en) Vehicle localization as a ride-sharing option and occupant identification for autonomous vehicles
DE19650756A1 (en) Parked cars licence plate detection system
DE102019206748A1 (en) Method and system for providing information on the surroundings
DE102016207181A1 (en) Method and system for determining a position of a vehicle on a roadway
DE102019203623A1 (en) Method of providing a card
DE102017217169A1 (en) Method for the automated identification of parking areas and / or non-parking areas
DE102020213111A1 (en) Method and system for determining a pose or position of a mobile device
DE10042980A1 (en) Device for making information available, e.g. traffic regulations in force at any time on a section of road, in a vehicle, holds information in a memory on road signs and information tables
EP3671540A1 (en) Method and device for triggering an action

Legal Events

Date Code Title Description
R207 Utility model specification
R150 Utility model maintained after payment of first maintenance fee after three years
R081 Change of applicant/patentee

Owner name: GOEHMANN, MAXIMILIAN, DE

Free format text: FORMER OWNERS: GOEHMANN, LEONARDO, 85092 KOESCHING, DE; GOEHMANN, MAXIMILIAN, 85092 KOESCHING, DE

Owner name: GOEHMANN, LEONARDO, DE

Free format text: FORMER OWNERS: GOEHMANN, LEONARDO, 85092 KOESCHING, DE; GOEHMANN, MAXIMILIAN, 85092 KOESCHING, DE