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URN: urn:nbn:de:swb:90-422536

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.


Zugehörige Institution(en) am KIT Institut für Mess- und Regelungstechnik mit Maschinenlaboratorium (MRT)
Publikationstyp Hochschulschrift
Jahr 2013
Sprache Deutsch
Identifikator KITopen ID: 1000042253
Verlag 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
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