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leave a trace - A People Tracking System Meets Anomaly Detection
Video surveillance always had a negative connotation, among others because of
the loss of privacy and because it may not automatically increase public
safety. If it was able to detect atypical (i.e. dangerous) situations in real
time, autonomously and anonymously, this could change. A prerequisite for this
is a reliable automatic detection of possibly dangerous situations from video
data. This is done classically by object extraction and tracking. From the
derived trajectories, we then want to determine dangerous situations by
detecting atypical trajectories. However, due to ethical considerations it is
better to develop such a system on data without people being threatened or even
harmed, plus with having them know that there is such a tracking system
installed. Another important point is that these situations do not occur very
often in real, public CCTV areas and may be captured properly even less. In the
artistic project leave a trace the tracked objects, people in an atrium of a
institutional building, become actor and thus part of the installation.
Visualisation in real-time allows interaction by these actors, which in turn
creates many atypical interaction situations on which we can develop our
situation detection. The data set has evolved over three years and hence, is
huge. In this article we describe the tracking system and several approaches
for the detection of atypical trajectories
Measurable Safety of Automated Driving Functions in Commercial Motor Vehicles - Technological and Methodical Approaches
Fahrerassistenzsysteme sowie automatisiertes Fahren leisten einen wesentlichen Beitrag zur Verbesserung der Verkehrssicherheit von Kraftfahrzeugen, insbesondere von Nutzfahrzeugen. Mit der Weiterentwicklung des automatisierten Fahrens steigt hierbei die funktionale LeistungsfÀhigkeit, woraus Anforderungen an neue, gesamtheitliche Erprobungskonzepte entstehen. Um die Absicherung höherer Stufen von automatisierten Fahrfunktionen zu garantieren, sind neuartige Verifikations- und Validierungsmethoden erforderlich.
Ziel dieser Arbeit ist es, durch die Aggregation von Testergebnissen aus wissensbasierten und datengetriebenen Testplattformen den Ăbergang von einer quantitativen Kilometerzahl zu einer qualitativen Testabdeckung zu ermöglichen. Die adaptive Testabdeckung zielt somit auf einen Kompromiss zwischen Effizienz- und EffektivitĂ€tskriterien fĂŒr die Absicherung von automatisierten Fahrfunktionen in der Produktentstehung von Nutzfahrzeugen ab.
Diese Arbeit umfasst die Konzeption und Implementierung eines modularen Frameworks zur kundenorientierten Absicherung automatisierter Fahrfunktionen mit vertretbarem Aufwand. Ausgehend vom Konfliktmanagement fĂŒr die Anforderungen der Teststrategie werden hochautomatisierte TestansĂ€tze entwickelt. Dementsprechend wird jeder Testansatz mit seinen jeweiligen Testzielen integriert, um die Basis eines kontextgesteuerten Testkonzepts zu realisieren. Die wesentlichen BeitrĂ€ge dieser Arbeit befassen sich mit vier Schwerpunkten:
* ZunĂ€chst wird ein Co-Simulationsansatz prĂ€sentiert, mit dem sich die SensoreingĂ€nge in einem Hardware-in-the-Loop-PrĂŒfstand mithilfe synthetischer Fahrszenarien simulieren und/ oder stimulieren lassen. Der vorgestellte Aufbau bietet einen phĂ€nomenologischen Modellierungsansatz, um einen Kompromiss zwischen der ModellgranularitĂ€t und dem
Rechenaufwand der Echtzeitsimulation zu erreichen. Diese Methode wird fĂŒr eine modulare Integration von Simulationskomponenten, wie Verkehrssimulation und Fahrdynamik, verwendet, um relevante PhĂ€nomene in kritischen Fahrszenarien zu modellieren.
* Danach wird ein Messtechnik- und Datenanalysekonzept fĂŒr die weltweite Absicherung von automatisierten Fahrfunktionen vorgestellt, welches eine Skalierbarkeit zur Aufzeichnung von Fahrzeugsensor- und/ oder Umfeldsensordaten von spezifischen Fahrereignissen einerseits und permanenten Daten zur statistischen Absicherung und Softwareentwicklung andererseits erlaubt. Messdaten aus lĂ€nderspezifischen Feldversuchen werden aufgezeichnet und zentral in einer Cloud-Datenbank gespeichert.
* AnschlieĂend wird ein ontologiebasierter Ansatz zur Integration einer komplementĂ€ren Wissensquelle aus Feldbeobachtungen in ein Wissensmanagementsystem beschrieben. Die Gruppierung von Aufzeichnungen wird mittels einer ereignisbasierten Zeitreihenanalyse mit hierarchischer Clusterbildung und normalisierter Kreuzkorrelation realisiert. Aus dem extrahierten Cluster und seinem Parameterraum lassen sich die Eintrittswahrscheinlichkeit jedes logischen Szenarios und die Wahrscheinlichkeitsverteilungen der zugehörigen Parameter ableiten. Durch die Korrelationsanalyse von synthetischen und naturalistischen Fahrszenarien wird die anforderungsbasierte Testabdeckung adaptiv und systematisch durch ausfĂŒhrbare Szenario-Spezifikationen erweitert.
* SchlieĂlich wird eine prospektive Risikobewertung als invertiertes Konfidenzniveau der messbaren Sicherheit mithilfe von SensitivitĂ€ts- und ZuverlĂ€ssigkeitsanalysen durchgefĂŒhrt. Der Versagensbereich kann im Parameterraum identifiziert werden, um die Versagenswahrscheinlichkeit fĂŒr jedes extrahierte logische Szenario durch verschiedene Stichprobenverfahren, wie beispielsweise die Monte-Carlo-Simulation und Adaptive-Importance-Sampling, vorherzusagen. Dabei fĂŒhrt die geschĂ€tzte Wahrscheinlichkeit einer Sicherheitsverletzung fĂŒr jedes gruppierte logische Szenario zu einer messbaren Sicherheitsvorhersage.
Das vorgestellte Framework erlaubt es, die LĂŒcke zwischen wissensbasierten und datengetriebenen Testplattformen zu schlieĂen, um die Wissensbasis fĂŒr die Abdeckung der Operational Design Domains konsequent zu erweitern.
Zusammenfassend zeigen die Ergebnisse den Nutzen und die Herausforderungen des entwickelten Frameworks fĂŒr messbare Sicherheit durch ein VertrauensmaĂ der Risikobewertung. Dies ermöglicht eine kosteneffiziente Erweiterung der ValiditĂ€t der TestdomĂ€ne im gesamten Softwareentwicklungsprozess, um die erforderlichen Testabbruchkriterien zu erreichen
Measurable Safety of Automated Driving Functions in Commercial Motor Vehicles
With the further development of automated driving, the functional performance increases resulting in the need for new and comprehensive testing concepts. This doctoral work aims to enable the transition from quantitative mileage to qualitative test coverage by aggregating the results of both knowledge-based and data-driven test platforms. The validity of the test domain can be extended cost-effectively throughout the software development process to achieve meaningful test termination criteria
A Review of Bayesian Methods in Electronic Design Automation
The utilization of Bayesian methods has been widely acknowledged as a viable
solution for tackling various challenges in electronic integrated circuit (IC)
design under stochastic process variation, including circuit performance
modeling, yield/failure rate estimation, and circuit optimization. As the
post-Moore era brings about new technologies (such as silicon photonics and
quantum circuits), many of the associated issues there are similar to those
encountered in electronic IC design and can be addressed using Bayesian
methods. Motivated by this observation, we present a comprehensive review of
Bayesian methods in electronic design automation (EDA). By doing so, we hope to
equip researchers and designers with the ability to apply Bayesian methods in
solving stochastic problems in electronic circuits and beyond.Comment: 24 pages, a draft version. We welcome comments and feedback, which
can be sent to [email protected]
V2XP-ASG: Generating Adversarial Scenes for Vehicle-to-Everything Perception
Recent advancements in Vehicle-to-Everything communication technology have
enabled autonomous vehicles to share sensory information to obtain better
perception performance. With the rapid growth of autonomous vehicles and
intelligent infrastructure, the V2X perception systems will soon be deployed at
scale, which raises a safety-critical question: \textit{how can we evaluate and
improve its performance under challenging traffic scenarios before the
real-world deployment?} Collecting diverse large-scale real-world test scenes
seems to be the most straightforward solution, but it is expensive and
time-consuming, and the collections can only cover limited scenarios. To this
end, we propose the first open adversarial scene generator V2XP-ASG that can
produce realistic, challenging scenes for modern LiDAR-based multi-agent
perception systems. V2XP-ASG learns to construct an adversarial collaboration
graph and simultaneously perturb multiple agents' poses in an adversarial and
plausible manner. The experiments demonstrate that V2XP-ASG can effectively
identify challenging scenes for a large range of V2X perception systems.
Meanwhile, by training on the limited number of generated challenging scenes,
the accuracy of V2X perception systems can be further improved by 12.3\% on
challenging and 4\% on normal scenes. Our code will be released at
https://github.com/XHwind/V2XP-ASG.Comment: ICRA 2023, see https://github.com/XHwind/V2XP-AS
Coordinated Machine Learning and Decision Support for Situation Awareness
For applications such as force protection, an effective decision maker needs to maintain an unambiguous grasp of the environment. Opportunities exist to leverage computational mechanisms for the adaptive fusion of diverse information sources. The current research employs neural networks and Markov chains to process information from sources including sensors, weather data, and law enforcement. Furthermore, the system operator\u27s input is used as a point of reference for the machine learning algorithms. More detailed features of the approach are provided, along with an example force protection scenario
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