Lane Detection

Fahrspur-Erkennung
mit Hilfe von KI-Methoden

zur Optimierung von Fahrerassistenzfunktionen

Datengenerierung

• GoogleStreetView
  • Entwicklung einer Umgebung zur manuellen oder automatischen Abfahrt in GoogleStreetView mit Bildaufnahme
  • Vorteil: weltweite und kostenlose Datengenerierung möglich
• Kameraaufnahmen aus Fahrzeugen
• Maskengenerierungstool zur manuellen Erzeugung von Masken

Mit den angegebenen Mitteln konnten innerhalb kürzester Zeit etwa 11.000 Bilder einschließlich Maske generiert werden.

Modell

• Künstliches neuronales Netz mit mehreren Schichten

Training

• Hochleistungsrechner mit NVIDIA-Grafikkarte
• Ca. 11.000 Bilder insgesamt, davon wurden 5% als Testdaten verwendet

Anzeige

• PC-Bildschirm: Überblendung der aktuellen Straßenszene mit einem transparenten Bildschirm-Overlay, welches die berechneten Markierungen anzeigt
• OLED Transparent (Versuchsaufbau)

Versuchsaufbau

• Beamer zur Projektion von Straßenbildern
• Kamera 1
  • Ausrichtung nach vorne (zur Straße)
  • Aufnahme der aktuellen Straßensituation (Beamerausgabe)
• Kamera 2
  • Ausrichtung nach hinten (zum Fahrer)
  • Detektion der Augen- und Kopfposition des Fahrers
• Samsung-Bildschirm
  • Anzeige der berechneten Straßenmarkierungen
• Transparente Scheibe
  • Spiegelung und Projektion der Bildschirmanzeige (Markierungen) auf das dahinterliegende Straßenbild
• Head-up-Display mit Darstellung über kompletter Frontscheibe
• Augmented Reality, computergestützte Ergänzung der Realität durch virtuelle Elemente
• Einblendungen vieler Art sind so möglich und können vom Fahrer zusammen mit wichtigen Informationen und den Straßenverhältnissen wahrgenommen werden