Lane Detection

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