Kamerabasierter Algorithmus zur Zählung von Fahrradfahrern im Straßenverkehr unter Verwendung von HOG-Deskriptoren

Camera based algorithm for counting cyclists in road traffic environment using HOGdescriptors

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Dokumentart: Diplomarbeit, Magisterarbeit, Master Thesis
Institut: Department Informations- und Elektrotechnik
Sprache: Deutsch
Erstellungsjahr: 2017
Publikationsdatum:
SWD-Schlagwörter: Maschinelles Lernen , Kalman-Filter , Straßenverkehr , Radfahrerverkehr , Objekterkennung
DDC-Sachgruppe: Elektrotechnik, Elektronik

Kurzfassung auf Deutsch:

Diese Masterthesis beschreibt die Entwicklung und Verifikation eines Algorithmus für die Zählung von Fahrradfahrern im Straßenverkehr. Der entwickelte Algorithmus berechnet dabei zunächst die HOG-Deskriptoren innerhalb einer Videodatei bzw. eines Videostreams und prüft mittels einer Support Vector Machine auf eine erfolgreiche Objekterkennung. Die Objektverfolgung durch Einsatz eines Kalman-Filters ermöglicht abschließend die eigentliche Zählung der Radfahrer.

Kurzfassung auf Englisch:

Abstract This master thesis describes the development and verification of an algorithm for counting cyclists in typical traffic situations. The developed algorithm initially calculates the HOG descriptors and uses a support vector machine for the following object detection. Finally an object tracking using Kalman filters enables the actual counting.

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