Fahrspurerkennung in der Innenstadt mit probabilistischen und evidenztheoretischen Modellen (Lane Detection in Urban Environments Using Models of Probability and Evidence Theory)

Dieser Beitrag stellt zwei Verfahren zur videobasierten innerstädtischen Fahrspurerkennung vor. Diese Verfahren werden den besonderen Herausforderungen innerstädtischer Verkehrsszenarien durch eine probabilistische bzw. evidenztheoretische Modellierung in Kombination mit einem flexiblen Spurmodell gerecht. Als Merkmal wird die lokale Orientierung und die Anisotropie des Videobilds verwendet. Die Wahrscheinlichkeitsdichten bzw. Massefunktionen werden aufgestellt, die Fusionsstrategien diskutiert und Ergebnisse vorgestellt. This contribution describes two approaches to video-based inner-city lane detection. The approaches address the particular challenges of inner-city traffic scenarios by using a probabilistic and evidence-theoretical formulation, respectively, in combination with a flexible lane model. Local orientation and anisotropy in the video image constitute the feature. The probability densities and the mass functions are formulated, fusion strategies discussed and results presented.