ForschungDissertationsprojekteProjekte der 2. Kohorte
Erkennung und kollaborative Verfolgung

Erkennung und kollaborative Verfolgung von Fahrzeugen unter Einbeziehung UAV-basierter Luftaufnahmen

In diesem Dissertationsprojekt wird der Beitrag untersucht, den von UAVs aufgenommene Luftbilder zur kollaborativen Positionierung von Fahrzeugen liefern können. Ein UAV nimmt Luftbilder des Straßenraums auf, in denen Fahrzeuge abgebildet werden, die untereinander und mit dem UAV kommunizieren können. Die Fahrzeuge haben Stereokameras und können sich damit relativ zu einander positionieren. Diese relativen Posen können zwar die Relativgenauigkeit der Positionierung erhöhen, es ist aber durch Sichteinschränkungen mit einer ungünstigen Konfiguration des so erhaltenen Blocks zu rechnen. Die Luftbilder können die Blockgeometrie wegen der besseren Übersicht stützen. Zu diesem Zweck müssen geeignete Verfahren gefunden werden, um die in einem UAV-Bild sichtbaren Fahrzeuge zu erkennen und deren Geometrie zu rekonstruieren. Die Eckpunkte der so rekonstruierten Fahrzeugpunkte können einerseits als Verknüpfungspunkte für die Positionierung von Fahrzeugmodellen im Objektraum dienen; andererseits kann auf diese Weise noch das Fahrzeugmodell aus der gesamten verfügbaren Information (Stereobilder aus den Fahrzeugen, UAV-Bilder) konsistent geschätzt werden. Gleichzeitig soll auch eine kollaborative Verfolgung der Objekte über die Zeit, die sie vom UAV aus beobachtet werden können, erfolgen. Im Vergleich zu dem im Rahmen von i.c.sense bereits entwickelten Verfahren zur Fahrzeugrekonstruktion liegt die Herausforderung im Fehlen der Stereo-Information sowie in der für die Nutzung vortrainierter Klassifikatoren ungünstigen Blickrichtung von oben. Desweiteren ist das Problem des kollaborativen Tracking zu lösen. Zur Evaluierung sollen im Rahmen der Experimentierstube reale Daten mit einem UAV und mehreren mit Stereokameras ausgerüsteten Fahrzeugen an Straßenkreuzungen erfasst werden.

Publications

Molina, P.; Blázquez, M.; Cucci, D.A.; Colomina, I. (2017). First Results of a Tandem Terrestrial-Unmanned Aerial mapKITE System with Kinematic Ground Control Points for Corridor Mapping. Remote Sens. 2017, 9, 60.

Coenen, M.; Rottensteiner, F.; Heipke, C. (2018). Recovering the 3D pose and shape of vehicles from stereo images.. ISPRS Annals of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences IV-2, pp. 73-80, 2018.

M. Sc. Sara El Amrani
Adresse
Institut für Photogrammetrie und GeoInformation
Nienburger Straße 1
30167 Hannover
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PROJEKTBETREUER

apl. Prof. Dr. techn. Franz Rottensteiner
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