Detektion, Verfolgung und Posenschätzung von Personen im urbanen Straßenverkehr mit mobilen Multisensorsystemen

Für die Erkennung von Gefährdungssituationen und -bereichen im Verkehrsraum werden LiDAR- und RGB-Daten mobil aufgenommen. Zur Personendetektion in LiDAR-Daten wird ein neuronales Netz mit einem Abstimmverfahren kombiniert. Die Detektionsleistung wird durch ein nachfolgendes Trackingverfahren verbessert. Basierend auf der Detektion werden die Körperposen in RGB-Bildausschnitten geschätzt. Für die Detektion konnte eine Genauigkeit von 0,81 bei gleichzeitiger Sensitivität von 0,74 erreicht werden.

Mobile LiDAR and RGB data are captured for the detection of dangerous situations and areas in urban street environments. A neural network and voting scheme are used to detect persons in LiDAR data. The detection performance is improved by a subsequent tracking. Based on the detections body poses are estimated in RGB image patches. In regards to the detection a precision of 0.81 with a recall of 0.74 could be achieved.