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Open Set Gestenerkennung zur Interaktion zwischen Passanten und Fahrzeugen mit Automatisierungsfunktionen

dc.contributor.authorReichhardt, Christian
dc.contributor.authorMartin, Manuel
dc.contributor.editorMarkus Böhm, Jürgen Wunderlich
dc.date.accessioned2024-10-01T10:15:42Z
dc.date.available2024-10-01T10:15:42Z
dc.date.issued2024
dc.description.abstractDie Zunahme an intelligenten Steuerungssystemen in Fahrzeugen wirft zunehmend die Frage auf, inwiefern ein Fahrzeug mit seiner Umgebung automatisch interagieren kann. Eine wichtige Aufgabe besteht dabei in der Kommunikation und Interaktion mit Passanten am Fahrbahnrand, welche eine anwendungsspezifische Gestenerkennung von Personen voraussetzt. Für die Erkennung solcher Gesten existieren mittlerweile Ansätze auf Basis maschineller Bilderkennungsverfahren, welche einfache Gesten erkennen können. Zwei wichtige Fragestellungen sind dabei, welche Aktionsklassen durch ein Fahrzeug zuverlässig erkennbar sind und wie mit nicht explizit trainierten Aktionsgesten umgegangen werden kann. Unter diesen Aspekten untersucht die vorliegende Arbeit die Fähigkeiten und Grenzen der Gestenerkennung im Kontext relevanter Aktionen von Passanten im Straßenverkehr. Hierzu wurde als Teil einer Verarbeitungskette das häufig verwendete tiefe neuronale Netz ST–GCN++ betrachtet und mit Gelenkpunkten von Personen in unterschiedlichen Detailgraden trainiert. Um mit nicht explizit trainierten Gesten umgehen zu können, wurde eine Restklasse eingeführt, welche auf im Training ungesehenen Gesten hohe Genauigkeiten erzielte.de
dc.identifier.doi10.18420/AKWI2024-003
dc.identifier.isbn978-3-88579-801-9
dc.identifier.pissn1617-5468
dc.identifier.urihttps://dl.gi.de/handle/20.500.12116/44661
dc.language.isode
dc.publisherGesellschaft für Informatik e.V.
dc.relation.ispartofAKWI Jahrestagung 2024
dc.relation.ispartofseriesLecture Notes in Informatics (LNI) - Proceedings, Volume P-357
dc.subjectGestenerkennung
dc.titleOpen Set Gestenerkennung zur Interaktion zwischen Passanten und Fahrzeugen mit Automatisierungsfunktionende
dc.typeText/Conference Paper
gi.citation.endPage46
gi.citation.publisherPlaceBonn
gi.citation.startPage31
gi.conference.date09.-10.09.2024
gi.conference.locationHAW-Landshut
gi.conference.sessiontitleRegular Research Papers

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AKWI2024_03.pdf
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