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Probabilistisch-logische Inferenz relationaler Situationsbeschreibungen aus Verkehrsbildfolgen

Hensel, Irina

Abstract:
Fahrerassistenzsysteme mit maschineller Umfeldwahrnehmung gewinnen an Bedeutung. Die vorliegende Arbeit präsentiert ein auf Markov-Logik-Netzen basierendes Modell, mit welchem eine Situationsbeschreibung einer Verkehrsszene probabilistisch-logisch inferiert wird. Dieser Formalismus ermöglicht eine relationale Repräsentation von komplexen Diskursbereichen, in welcher probabilistisches Schließen durchgeführt wird. Der Ansatz wird anhand exemplarisch verwendeter Videosequenzen evaluiert.

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Volltext §
DOI: 10.5445/IR/1000042253
Seitenaufrufe: 41
seit 26.04.2018
Downloads: 763
seit 05.08.2014
Zugehörige Institution(en) am KIT Institut für Mess- und Regelungstechnik mit Maschinenlaboratorium (MRT)
Publikationstyp Hochschulschrift
Jahr 2013
Sprache Deutsch
Identifikator urn:nbn:de:swb:90-422536
KITopen-ID: 1000042253
Verlag KIT, Karlsruhe
Abschlussart Dissertation
Fakultät Fakultät für Maschinenbau (MACH)
Institut Institut für Mess- und Regelungstechnik mit Maschinenlaboratorium (MRT)
Prüfungsdaten 11.10.2013
Referent/Betreuer Prof. C. Stiller
Schlagworte Fahrerassistenzsysteme, Markov-Logik-Netze, Situationsrepräsentation, Kognitives maschinelles Sehen
KIT – Die Forschungsuniversität in der Helmholtz-Gemeinschaft
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