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Fahrstreifenerkennung mit Deep Learning für automatisierte Fahrfunktionen

Fahrstreifenerkennung mit Deep Learning für automatisierte Fahrfunktionen ZusammenfassungDer vorliegende Beitrag untersucht die Erkennung benachbarter Fahrstreifen auf Grundlage von Kamerabildern. Hierbei wird sowohl die Anzahl befahrbarer Fahrstreifen als auch deren Verlauf innerhalb eines festgelegten Bereichs vor dem Fahrzeug bildbasiert geschätzt. Die Erkennung erfolgt durch Convolutional Neural Networks. Der Beitrag bewertet die Güte der Schätzung und Genauigkeit der Fahrstreifenerkennung. Zur Interpretation der Entscheidungen werden die durch das neuronale Netz gelernten Merkmale und Zwischenrepräsentationen visualisiert. http://www.deepdyve.com/assets/images/DeepDyve-Logo-lg.png at - Automatisierungstechnik de Gruyter

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Publisher
de Gruyter
Copyright
© 2019 Walter de Gruyter GmbH, Berlin/Boston
ISSN
2196-677X
eISSN
2196-677X
DOI
10.1515/auto-2019-0029
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Abstract

ZusammenfassungDer vorliegende Beitrag untersucht die Erkennung benachbarter Fahrstreifen auf Grundlage von Kamerabildern. Hierbei wird sowohl die Anzahl befahrbarer Fahrstreifen als auch deren Verlauf innerhalb eines festgelegten Bereichs vor dem Fahrzeug bildbasiert geschätzt. Die Erkennung erfolgt durch Convolutional Neural Networks. Der Beitrag bewertet die Güte der Schätzung und Genauigkeit der Fahrstreifenerkennung. Zur Interpretation der Entscheidungen werden die durch das neuronale Netz gelernten Merkmale und Zwischenrepräsentationen visualisiert.

Journal

at - Automatisierungstechnikde Gruyter

Published: Oct 25, 2019

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