Detektion, Verfolgung und Entfernungsschätzung von Objekten in Robot-Vision-Systemen mittels Online-Adaption von Modellen

Duisburg, Essen (2011), X, 178 S.
Dissertation / Fach: Informatik
Fakultät für Ingenieurwissenschaften » Informatik und Angewandte Kognitionswissenschaft » Informatik » Intelligente Systeme
Pauli, Josef (Doktorvater, Betreuerin)
Cremers, Daniel (GutachterIn)
Duisburg, Essen, Univ., Diss., 2011
Abstract:
Bildsequenzen, aufgenommen mittels einer einfachen oder professionellen Kamera, bilden mittlerweile in vielen Anwendungen eine wichtige Informationsquelle. Sei es Verkehrsüberwachung, Personen-Monitoring oder Roboternavigation. In allen diesen Bereichen ist eine verlässliche Auswertung der Kamerabilder von fundamentaler Bedeutung. Im Rahmen dieser Arbeit wurden in den drei wichtigen Bereichen der Objektdetektion, Objektwiedererkennung und Rekonstruktion der lokalen Umgebung neue Ansätze und Verfahren entwickelt. Den Grundgerüst aller Verfahren bildete hier die Konstruktion eines anwendungsspezifischen Modells und eine online stattfindende Adaption der entsprechenden Parameter. Zur Detektion von bewegten Objekten im Bild wurde ein Vordergrund-Hintergrund Separationsverfahren entwickelt, welches als Hintergrundmodell der Szene sich die Grauwertstruktur des Bildes zu Nutze macht. Die Extraktion der Struktur erfolgte hier mittels der diskreten Kosinustransformation. Ein entscheidender Vorteil lag damit in einer deutlich geringeren Anzahl an freiwählbaren Parameter bei dem Verfahren. Der Focus des Verfahrens auf die Struktur des Bildes resultierte ebenfalls in einem hohen Grad an Stabilität desjenigen gegenüber sich ändernden Lichtverhälltnissen in der Umgebung. Im Bereich Objektverfolgung und -wiedererkennung wurde ein Verfahren konzipiert, welches bereits im Online-Betrieb ein 'multiview appearance' Modell von dem interessierenden Objekt erzeugt und dieses während der darauf folgenden Objektverfolgung immer weiter verfeinert. Anders als bei den bereits etablierten Verfahren wurde hier eine offline stattfindende Trainingsphase nicht benötigt. Auch sind die im Modell gespeicherten Ansichten des Objektes optimal an die jeweilige Anwendungsumgebung angepasst. Abhängig von der Position und dem Orientierungswinkel der Kamera werden nur solche Ansichten im Modell gespeichert, die auch von dieser Kamera während der Objektbewegung aufgenommen werden können. Ein weiterer wissenschaftlicher Beitrag dieser Arbeit liegt in dem innovativen Verfahren zur Berechnung von Time-To-Contact (Zeit bis zum Zusammenstoß). Ausgehend von der Bildinformation und der Bewegung der Kamera läßt sich damit die verbleibende Distanz zu den bevorstehenden Hindernissen online ausrechnen. Um einen hohen Grad an Stabilität und Robustheit in den berechneten Werten zu erzielen, wurden hierzu Modellgleichungen hergeleitet, die die theoretisch richtige Positionen der Merkmale in den Bildern der Kamera während der Bewegung vorhersagen. Die Herleitung der Gleichungen basiert ausschließlich auf den Gesetzen der projektiven Geometrie und den zugrunde liegenden Annahmen zur Kamerabewegung. Alle im Rahmen dieser Arbeit entwickelten Ansätze wurden zur Performanzevaluierung umfangreichen Experimentenreihen unterzogen. In einer Fallstudie zur Simulation eines Lagerhausszenarios wurde auch der kombinierte Einsatz der Verfahren untersucht. Alle hierbei erzielten Ergebnisse zeugen von der praktischen Anwendbarkeit dieser Verfahren.