Jahresbericht informatik 2009 - KIT – Fakultät für Informatik

Die Institute der Fakultät und ihre Forschungsvorhaben
Situationserkennung oft auf probabilistische Methoden zurückgegriffen wird (z.B. Bayes-
Netze und Hidden-Markov-Modelle). In diesem Projekt werden unterschiedliche Methoden
zur Erkennung von Situationen unter Unsicherheiten untersucht und weiterentwickelt.
Die Arbeit wird in enger Kooperation mit der Abteilung Interaktive Analyse und Diagnose
(IAD) des Fraunhofer IOSB durchgeführt.
Klassifikation von distanten Objekten in Bildfolgen
(J. Beyerer, M. Teutsch)
Das EU-Projekt "Autonomous Maritime Surveillance System" (AMASS) widmet sich der
frühzeitigen, automatischen Erkennung illegaler Einwanderung sowie von Drogen- und
Waffenschmuggel mittels permanenter Überwachung weiträumiger Meeresflächen unter
Einsatz vernetzter Bojen. In enger Zusammenarbeit mit der Abteilung Autonome Systeme
und Maschinensehen (ASM) des Fraunhofer-Instituts für Optronik, Systemtechnik und
Bildauswertung IOSB wird im Rahmen dieses Projekts die Bildverarbeitungskomponente
entwickelt. Diese setzt sich unter anderem aus Objekt-/Horizontdetektion sowie
Klassifikation und Tracking zur Unterscheidung von verdächtigen bzw. nicht verdächtigen
Booten in Infrarotbildfolgen zusammen. Kern der Forschung ist die Klassifikation. Nach
einer vorangehenden Objektdetektion werden Merkmale im Bildbereich der
Objekthypothese extrahiert, die weitestgehend
rotations- und skalierungsinvariant sind.
Dadurch lassen sich verdächtige Objekte auch
auf große Entfernungen von mehreren hundert
Metern identifizieren. Diese Merkmale werden
auf ihre Unterscheidungsfähigkeit untersucht
und die zur Objektbeschreibung geeignetsten
verwendet. Weiterhin werden
verschiedene Klassifikationsverfahren evaluiert,
um eine Aussage treffen zu können, in
Netzwerk von intelligenten Bojen
welcher Entfernung verdächtige und nicht ver-
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Beziehung zwischen
Datenfusion und
Situationserkennung