Digitale Bildkorrektur in Fahrerassistenzsystemen INB Vision AG

1. Digitale Bildkorrektur in FahrerassistenzsystemenINB Vision AG gefördert durch:

2. Ständig steigende Verkehrsdichte Entwicklung des Personenverkehrs nach Verkehrszweigen Quelle: BMVBW Kameragestützte Fahrerassistenzsysteme Stetige Forderung nach Erhöhung der Verkehrsicherheit!

3. Sehen nach innen • Aufmerksamkeits- und Ermüdungswahrnehmung • Fahreridentifikation • Intelligenter Airbag

4. Sehen nach aussen • Einparken • Spurwechselkontrolle • Nachtsichtunterstützung • Kollisionsvermeidung • Verkehrszeichenerkennung

5. Sehen in der Verkehrsumgebung Quelle: Elektronik Automotive Telematische Vernetzung aller verkehrsüberwachenden Systeme

6. Beispielapplikation: Rückraumüberwachung flexibles Fahrerassistenzsystem Warnung vor gefährlichen Fahrmanövern Entlastung von monotonen Überwachungsaufgaben Eingriff in die Fahrzeugführung - Rückraumüberwachung - Strategieplanung (Überholmanöver) - Zusammenwirken mit der Fahrspurerkennung - Hindernis- und Fahrzeug- erkennung

7. perspektivisch ca. 20 Kamerasim Fahrzeug Meßtechnische Mobil-Vision-Applikationen erfordern präzise Meßobjektive Kosten: ca 1000 €/Stck !!!) Kostenfaktor Mobile-Vision preiswertere Objektive !? Lösungsansatz:

8. Ortsvariante Fehler verhindern die Anwendung der klassischen Methoden der Bildrestauration! Lösung: Digitale Bildkorrektur für optische Systeme in Mobil-Vision Fehler durch preiswerte Optik Regelmäßiges Streifenmuster mit einer Zeilenkamera aufgenommen: • Ortsvariante Bildfehler: • Rauschen • Defokussierung (unscharfe Kanten) • geometrische Verzeichnungen • ungleichmäßige Ausleuchtung.

9. Restaurationsvorgang auf beliebige andere (mit demselben System unter den gleichen Aufnahmebedingungen gewonnene) Bilder anwendbar! Lernvorlage Reale Bildszene Digitale Bildkorrektur • Anlernen eines künstlichen neuronalen Netzes mit geeigneten Lernvorlagen • Nach dem Anlernen ortsvariante Restauration des vom Bildaufnahmesystem • gestörten Abbildes der Lernvorlage

10. Digitale Bildkorrektur

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12. Digitale Bildkorrektur

13. Digitale Bildkorrektur

14. Ergebnisse

15. Ergebnisse

16. Echtzeitrealisierung nur als Hardware möglich! Digitale Bildkorrektur Das Verfahren der digitalen Bildkorrektur läßt sichals Bildvorverarbeitung in bestehende Bild-aufnahmesysteme integrieren und kann die Fehler dieser nach einem Anlernvorgang korrigieren. ABER: • Extremer Rechenaufwand notwendig ! • universelle Prozessoren (x86) an Leistungsgrenze • Alternative: Hardwarelösung (Chipdesign)

17. Interaktion mit dem Fahrer Systemkonzept

18. Lösungsansatz: Hardwarenahe Implementierung bzw. vollständige Portierung algorithmischer Lösungen Beispiel: Intelligenter Optischer Abstandssensor Projektpartner: Universität Magdeburg, IESK INB Vision AG, Magdeburg Krüger & Gothe GmbH, Stassfurt Basisforderungen an innovative Automotive-Technologien • Robustheit und Zuverlässigkeit • Gewichts- und Volumenbeschränkung • geringe Kosten