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Nutzung von Stereo-Hochkontrast-Aufnahmen für eine bodengestützte, automatische Bestimmung von Schüttgutmaterialien und für die Erkennung der Belegung von Außenlagerflächen in Häfen

 
: Krause, Tom; Dolereit, Tim; Vahl, Matthias

Lukas, U. von; Mahnke, E.-M.; Bauer, K.:
Go-3D 2017: Mit 3D Richtung Maritim 4.0 : Tagungsband zur Konferenz Go-3D 2017, Rostock, 07. September 2017
Stuttgart: Fraunhofer Verlag, 2017
ISBN: 978-3-8396-1228-6
S.157-166
Konferenz "Go-3D - Computergraphik für die Praxis" <2017, Rostock>
Deutsch
Konferenzbeitrag
Fraunhofer IGD ()
stereo matching; point cloud; high dynamic range; Convolutional Neural Networks (CNN); Guiding Theme: Smart City; Guiding Theme: Visual Computing as a Service; Research Area: Computer vision (CV)

Abstract
In diesem Artikel wird ein Stereokameraaufbau vorgeschlagen, welcher es ermöglicht, über weite Distanzen einen Schüttguthaufen freizustellen und seine Art (Sand, Kies, Roheisen) zu bestimmen. Durch Aufnahme von Belichtungsreihen werden Hochkontrastbilder gewonnen. Somit ist das System für Außenaufnahmen bei jedem Wetter geeignet. Der vorgestellte Ansatz arbeitet in fünf Schritten: Aufnahme von Stereo- Hochkontrastbildern, Bildvorverarbeitung, Semi-global Blockmatching, Segmentierung/Rücktransformation und Materialerkennung. Es wird in diesem Artikel gezeigt, dass dieses Verfahren robust gegenüber Wetterbedingungen ist, eine zuverlässige Segmentierung auf Basis der Tiefeninformationen erreicht und die korrekte Materialbestimmung ermöglicht.

: http://publica.fraunhofer.de/dokumente/N-470446.html