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Adaptive Road Surface and Boundary Line Color Classification

Explore how adaptive road surface and boundary line color classification supports driver assistance systems in challenging situations. This project by Thomas Hrabe at the Technical University of Munich focuses on scenarios, workflow, colors, features, classifiers, and results. Learn about the impact of weather conditions on road detection and the accurate recognition of driving direction. Enhance road safety with advanced technology.

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Adaptive Road Surface and Boundary Line Color Classification

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Presentation Transcript

  1. Adaptive Farbklassifikation von Straßenbelag und Begrenzungslinien

  2. Motivation • Adaptive Fahrbahnerkennung • Beliebige • Wetterlage • Zeit • Fahrassistenzsysteme • Unterstützung bei schwierigen Situationen • Erkennen der Fahrtrichtung Technische Universität München Thomas Hrabe

  3. Inhalt • Szenarien • Arbeitsablauf • Farben & Features • Klassifikatoren • Ergebnisse Technische Universität München Thomas Hrabe

  4. Szenarien Technische Universität München Thomas Hrabe

  5. Arbeitsablauf • Step 1 : Bestimme Durchschnitt der Straßenfarbe • Step 2 : Berechnen zusätzlicher Information • Step 3 : Klassifizieren von jedem Pixel • Step 4 : Erkennung der Straßenrichtung Technische Universität München Thomas Hrabe

  6. Farben & Features • Farbräume • RGB, nRGB, HSV • Adaptive Features • Zusätzliche Features • X = Rot + Grün • Y = Base - Saturation • Featureraum mit 26 Features Technische Universität München Thomas Hrabe

  7. Klassifikatoren Technische Universität München Thomas Hrabe

  8. Ergebnisse Adaptiv Statisch Technische Universität München Thomas Hrabe

  9. Weiterführung • Reine Farbinformationen • 92% Genauigkeit möglich • Straße, Linie, Hintergrund • Zusätzlich Pixelposition • 96% Genauigkeit möglich • Erhebliche Hilfe für schwere Szenarien • Wetterklassifikation • Spezielle klassifikation für Szenario • Selbsteinschätzung • Bei schlechtem Ergebnis Warnung an Fahrer Technische Universität München Thomas Hrabe

  10. Video Technische Universität München Thomas Hrabe

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