Objektsensitive Verfolgung und Klassifikation von Fußgängern mit verteilten Multi-Sensor-Trägern
Seiten
2016
KIT Scientific Publishing (Verlag)
978-3-7315-0529-7 (ISBN)
KIT Scientific Publishing (Verlag)
978-3-7315-0529-7 (ISBN)
Die Zustandsschätzung einer unbekannten Anzahl an Objekten stellt trotz der Existenz theoretisch Bayes-optimaler Multi-Objekt-Filter durch die große Anzahl an Modellannahmen dieser Filter eine große Herausforderung dar. In dieser Arbeit wurden die Eignung derartiger Filter für den praktischen Einsatz in Multi-Objekt-Multi-Sensor-Szenarien untersucht und die Filter um nötige Modellerweiterungen ergänzt. Als Anwendungsszenario wurde auf die Verfolgung von Fußgängern in Innenräumen eingegangen. State estimation of an unknown number of objects remains a challenging topic - despite the existence of theoretically bayes-optimal multi-object-filters - due to numerous assumptions in the modeling process. This thesis evaluates such filters in real multi-object-multi-sensor scenarios and proposes necessary extensions to existing models. The main application of the thesis is indoor pedestrian tracking.
Erscheinungsdatum | 04.10.2016 |
---|---|
Reihe/Serie | Forschungsberichte aus der Industriellen Informationstechnik ; 11 |
Zusatzinfo | graph. Darst. |
Sprache | deutsch |
Maße | 148 x 210 mm |
Gewicht | 379 g |
Themenwelt | Technik ► Elektrotechnik / Energietechnik |
Schlagworte | Distributed Systems • Elektronik, Nachrichtentechnik • Multi-object-tracking • Multi-Objekt-Verfolgung • Nachrichtentechnik • Object classification • Objektklassifikation • Pedestrian tracking • Personenverfolgung • Sensoren • sensors • Verteilte Systeme |
ISBN-10 | 3-7315-0529-0 / 3731505290 |
ISBN-13 | 978-3-7315-0529-7 / 9783731505297 |
Zustand | Neuware |
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