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Deep Learning based Vehicle Detection in Aerial Imagery

Sommer, Lars Wilko

Abstract:

This book proposes a novel deep learning based detection method, focusing on vehicle detection in aerial imagery recorded in top view. The base detection framework is extended by two novel components to improve the detection accuracy by enhancing the contextual and semantical content of the employed feature representation. To reduce the inference time, a lightweight CNN architecture is proposed as base architecture and a novel module that restricts the search area is introduced.


Volltext §
DOI: 10.5445/KSP/1000135415
Veröffentlicht am 25.01.2022
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Cover der Publikation
Zugehörige Institution(en) am KIT Institut für Anthropomatik und Robotik (IAR)
Publikationstyp Hochschulschrift
Publikationsjahr 2022
Sprache Englisch
Identifikator ISBN: 978-3-7315-1113-7
ISSN: 1863-6489
KITopen-ID: 1000135415
Verlag KIT Scientific Publishing
Umfang IX, 248 S.
Serie Karlsruher Schriften zur Anthropomatik / Lehrstuhl für Interaktive Echtzeitsysteme, Karlsruher Institut für Technologie ; Fraunhofer-Inst. für Optronik, Systemtechnik und Bildauswertung IOSB Karlsruhe ; 52
Art der Arbeit Dissertation
Fakultät Fakultät für Informatik (INFORMATIK)
Institut Institut für Anthropomatik und Robotik (IAR)
Prüfungsdaten 03.06.2020
Prüfungsdatum 03.06.2020
Schlagwörter Objektdetektion, Neuronale Netze, Luftbilddaten, Object Detection, Deep Learning, Aerial Imagery
Relationen in KITopen
Referent/Betreuer Beyerer, J.
KIT – Die Forschungsuniversität in der Helmholtz-Gemeinschaft
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