Eine Systemarchitektur für effiziente videobasierte Fahrerassistenzsysteme

Verschiedene videobasierte Applikationen gleichzeitig in ein Fahrzeug zu integrieren, stellt eine grose technische Herausforderung dar. In der vorliegenden Arbeit wird eine vereinheitlichende Architektur vorgeschlagen, in der alle relevanten Module Haar-Merkmale nutzen. Algorithmen fur verschiedene Aufgaben wurden entsprechend angepasst. Es konnte gezeigt werden, dass die Leistungsfahigkeit der betrachteten Module mindestens vergleichbar mit vorherigen Alternativen ist, in vielen Fallen konnten sogar Verbesserungen erzielt werden. Im Rahmen der vorliegenden Arbeit wird vorgeschlagen, alle freien Parameter, also auch den geeigneten Merkmalssatz, durch automatische (Mehrziel-)Optimierung zu bestimmen. Es wird eine neue Methode vorgestellt, die das wiederholte Training von Klassifikatoren mittels linearer Diskriminanzanalyse erheblich beschleunigen kann. Schlieslich wird die Moglichkeit diskutiert, Bilder von Google Street View bei der Entwicklung videobasierter FAS zu berucksichtigen.