Entwicklung eines Fußgängererkennungssystems für das Markierende Licht auf Basis einer Fusion von Nah- und Ferninfrarotkameras

Zur besseren Erkennung von Objekten im nächtlichen Straßenverkehr werden bereits Fahrerassistenzsysteme wie das blendfreie Fernlicht und warnende Nachtsichtsysteme eingesetzt. Das Markierende Licht ist ein weiteres lichtbasiertes Fahrerassistenzsystem, welches die Aufmerksamkeit des Fahrers mithilfe eines gezielten Lichtstrahls auf potentiell gefährliche Objekte lenkt. In dieser Arbeit werden die Grundlagen für ein solches Lichtsystem erforscht und es wird ein Prototyp zur Realisierung dieser Lichtfunktion aufgebaut. Das System besteht aus einem LED-Array-Scheinwerfer, einer Datenverarbeitungseinheit, einem FIR- und NIR-Kamerasystem und einer Fußgängererkennungssoftware. Letztere segmentiert zunächst warme Objekte im FIR-Bild, welche im Anschluss von einem texturbasierten Klassifikator (Adaboost + Haar-like) untersucht werden. Positive Klassifikationen werden im 3-D-Fahrzeugkoordinatensystem mit einem Unscented-Kalman-Filter verfolgt. Sind genügend viele texturbasierte Klassifikationen vorhanden, wird die Region im FIR- als auch im NIR-Bild mit einem gradientenbasierten Klassifikator (Stützvektormaschine + Histograms of Oriented Gradients) auf eine Fußgängersilhouette hin überprüft. Konnte der Klassifikator die Präsenz eines Fußgängers über mehrere Bilder bestätigen, gilt das Objekt als identifiziert. Daraufhin wird die Kollisionswahrscheinlichkeit berechnet und ggf. das Objekt mit dem LED-Array-Scheinwerfer und einer geeigneten Strategie beleuchtet. Das Fußgängererkennungssystem erkennt 92% der unverdeckten Fußgängern bei einer FPR von weniger als eins pro Stunde.