Objektsensitive Verfolgung und Klassifikation von Fußgängern mit verteilten Multi-Sensor-Trägern
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.
| Autor: | Pallauf, Johannes |
|---|---|
| ISBN: | 9783731505297 |
| Sprache: | Deutsch |
| Seitenzahl: | 206 |
| Produktart: | Kartoniert / Broschiert |
| Verlag: | KIT Scientific Publishing |
| Veröffentlicht: | 21.09.2016 |
| Schlagworte: | Multi-Objekt-Verfolgung Multi-object-tracking Objektklassifikation Personenverfolgung Sensoren distributed systems object classification pedestrian tracking sensors verteilte Systeme |
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