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Video-based Pedestrian Intention Recognition and Path Prediction for Advanced Driver Assistance Systems

Schulz, Andreas

Abstract:
Fortgeschrittene Fahrerassistenzsysteme (FAS) spielen eine sehr wichtige Rolle in zukünftigen Fahrzeugen um die Sicherheit für den Fahrer, der Fahrgäste und ungeschützte Verkehrsteilnehmer wie Fußgänger und Radfahrer zu erhöhen. Diese Art von Systemen versucht in begrenztem Rahmen, Zusammenstöße in gefährlichen Situationen mit einem unaufmerksamen Fahrer und Fußgänger durch das Auslösen einer automatischen Notbremsung zu vermeiden. Aufgrund der hohen Variabilität an Fußgängerbewegungsmustern werden bestehende Systeme in einer konservativen Art und Weise konzipiert, um ... mehr

Abstract (englisch):
Advanced driver assistance systems (ADAS) play a very important role in manufacturing future vehicles to enhance safety for human drivers, passengers and vulnerable road users like pedestrians and cyclists. These systems try to avoid collisions in dangerous situations involving an inattentive driver and pedestrian by triggering an autonomous emergency braking. Due to the high variability in pedestrian movement behavior, existing systems are designed in a conservative way by decreasing benefit in order to reduce false activation rates in scenarios where pedestrians are ... mehr


Zugehörige Institution(en) am KIT Institut für Anthropomatik und Robotik (IAR)
Publikationstyp Hochschulschrift
Jahr 2017
Sprache Englisch
Identifikator DOI(KIT): 10.5445/IR/1000068260
URN: urn:nbn:de:swb:90-682609
KITopen ID: 1000068260
Verlag Karlsruhe
Umfang XVIII, 161 S.
Abschlussart Dissertation
Fakultät Fakultät für Informatik (INFORMATIK)
Institut Institut für Anthropomatik und Robotik (IAR)
Prüfungsdatum 08.11.2016
Referent/Betreuer Prof. R. Stiefelhagen
Lizenz CC BY-NC-ND 4.0: Creative Commons Namensnennung – Nicht kommerziell – Keine Bearbeitungen 4.0 International
Schlagworte head pose estimation, intention recognition, path prediction, stereo vision, driver assistance
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