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Fahrerassistenzsysteme

Maschinelles Verstehen von Videobildern

| Autor/ Redakteur: Wolfgang Pester / Thomas Günnel

Assistenzsysteme im Auto erhöhen die Sicherheit und den Komfort. Dabei nutzen videogestützte Systeme im Pkw, die Hindernisse im Straßenverkehr erkennen, Verfahren, die längst im Film sehr erfolgreich eingesetzt werden.

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Kameragestützte Assistenzsystem erhöhen die Sicherheit. Sie erkennen Abstände zu Hindernissen, identifizieren sich bewegende Objekte und können Kollisionen vorhersagen.
Kameragestützte Assistenzsystem erhöhen die Sicherheit. Sie erkennen Abstände zu Hindernissen, identifizieren sich bewegende Objekte und können Kollisionen vorhersagen.
(Foto: Universität Stuttgart)

Die Informationstechnik beschleunigt den Automobil-Fortschritt vehement. Sie erhöht in Pkw-Assistenzsystemen die Sicherheit und den Komfort entscheidend. Dass zu ihrer Funktion auch Science-Fiction-Filme wie „Matrix“ einen Beitrag leisten, ist eher unbekannt. Doch Regisseure derartiger Blockbuster nutzen längst mit dem sogenannten „optischen Fluss“ ein Verfahren, das die Informationstechnik seit Jahren vorantreibt, auch für den Einsatz in Fahrer-Assistenzsystemen. Ihre Anwendungen basieren auf der Berechnung von sogenannten „Flussfeldern“, die durch Kameraaufnahmen die Abstände zu Hindernissen erkennen, sich bewegende Objekte identifizieren, Kollisionen vorhersagen oder andere Aussagen über die Verkehrssituation treffen.

Auszeichnung für maschinelles Sehen

Bewegungen in einem Video möglichst genau zu erkennen, das sogenannte „maschinelle Verstehen“ von Videobildern zu beschleunigen und qualitativ zu verbessern, ist die Entwicklungsaufgabe von internationalen Spezialisten, wie Professor Andrés Bruhn vom Institut für Visualisierung und Interaktive Systeme der Universität Stuttgart. Auf der „European Conference on Computer Vision“ in Zürich wurde er jüngst gemeinsam mit Fachkollegen für eine vor zehn Jahren entwickelte Methode mit dem „Jan Koenderink Prize for Fundamental Contributions in Computer Vision“ ausgezeichnet. Dies ist einer der renommiertesten Preise auf dem Gebiet des maschinellen Sehens und würdigt Arbeiten, die sich nach einem Jahrzehnt als besonders wertvoll erwiesen haben.

Laut Bruhn haben sich zwar die verfügbaren Methoden des optischen Flusses bewährt, dennoch unterliegen sie einer Vielzahl von Beschränkungen. Diese weiter zu minimieren und weitere Anwendungsfelder zu erschließen ist das Ziel der Wissenschaftler. Insbesondere beschäftigt sich sein Forscherteam mit der Verwertung von Aufnahmen mit schlechter Beleuchtung oder raschen Bewegungs- oder Farbänderungen, aber auch mit der korrekten Schätzung von Objektanordnungen im Raum.

Neue Zwischenbilder erstellen

Der Mensch sieht, denkt und handelt. Weil er nicht ablenkungsfrei sowie dauerhaft zuverlässig ist und nicht blitzschnell, wie die Technik agiert, soll das maschinelle Verstehen des Vorgangs in Assistenzsystemen den Autofahrer entlasten. So ist unter dem optischen Fluss allgemein das „maschinelle Sehen“ durch Kameras in Verbindung mit einem speziellen Computerprogramm zu verstehen, wo mathematische Gleichungen, Algorithmen genannt, in ihrer Summe Aufgaben lösen, und zwar Schritt für Schritt. Jedes Pixel eines einzelnen Videobildes wird „betrachtet“ und die Verschiebung in Bezug auf sein Referenzbild geschätzt. Mit diesem Prinzip des „maschinellen Sehens“ lassen sich zahlreiche Technologien realisieren.

Beispielsweise können in Wirklichkeit nicht existente Zwischenbilder erstellt werden, um beispielsweise in der Filmindustrie Slow-Motion-Effekte ohne Qualitätsverlust zu generieren oder aus Videoaufnahmen computergenerierte Filmsequenzen zu erstellen. So kann das Gesicht eines Schauspielers auf diese Weise mit realistischer Mimik und Gestik rekonstruiert werden und dann durch einen virtuellen Charakter ersetzt werden. Was dies eventuell für den Autofahrer bedeutet, bleibt abzuwarten: Sollte etwa zukünftig sein Gesichtsausdruck Eingang finden in die Steuern des Pkw?

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