VRSC 2021 Conference Proceedings

The biennial conference aims to catalyze ideas and innovation between academia, practice, NGOs and government agencies who work to address analysis, planning, valuation, design and management of visual resources. The aim of the 2021 Virtual Conference is to share ideas and discuss the issues associated with the assessment and protection of visual resources in an era of major landscape change - regionally, national and globally

Identification of safety effects of infrastructure related measures, Deliverable 5.2 of the H2020 project SafetyCube

Identification of safety effects of infrastructure related measures, Deliverable 5.2 of the H2020 project SafetyCub

Kontextunterstützte Fahrstreifenschätzung - Szeneninterpretation durch Lernen der räumlichen Beziehungen zwischen Bildmerkmalen und Fahrstreifen

Advanced driver assistance systems and automatic driving are becoming more and more important in the market of personal mobility. By increasing traffic safety and allowing the driver to use the traveling time for other activities, the generation of intelligent vehicles creates a new definition of mobility in the future. To extend the limitations of systems for fully automated driving, research institutions and companies are trying to master more complex vehicle environments like urban traffic. While current approaches for camera-based vehicle environment perception use traditional image segmentation and object detection techniques, this work presents a big step towards comprehensive scene understanding. For this purpose, powerful machine learning methods are applied to learning the spatial relations between several types of features in the camera image and the vehicle trajectory. The registration of these spatial relations for all features in a video frame leads to a distribution map which allows the matching of a lane model. Additionally, the context of the current vehicle environment is determined by extracting global image features. Several possibilities for improving the lane detection performance with additional context information are analyzed, and the combination of global and local lane or lane border detection methods is proposed. It is shown that many different types of features within the vehicle environment provide important information about the lane and that, by modeling the spatial relations between features and the trajectory of the vehicle, its lane can be detected. It is also shown that knowledge about the current scene context can be used to improve the lane detection performance.Fahrerassistenzsysteme und automatisches Fahren gewinnen im Bereich der Mobilität mehr und mehr an Bedeutung. Durch erhöhte Sicherheit und die Möglichkeit einer anderweitigen Nutzung der Reisezeit wird die Entwicklung intelligenter Fahrzeuge die Mobilität der Zukunft neu definieren. Um die Grenzen der Systeme für vollautomatisches Fahren zu erweitern, versuchen Forschungseinrichtungen und Firmen bereits, neben gut strukturierten Autobahn-Szenarien auch komplexere Fahrzeugumgebungen zu meistern, wie z.B. den Stadtverkehr. Während derzeitige Methoden zur kamerabasierten Fahrzeugumfelderfassung traditionelle Bildsegmentierungs- und Objekterkennungstechniken verwenden, stellt diese Arbeit einen großen Schritt in Richtung umfassenden Szenenverstehens dar. Zu diesem Zweck werden leistungsfähige Methoden des maschinellen Lernens eingesetzt, um die räumlichen Beziehungen zwischen diversen Merkmalen im Kamerabild und der Fahrzeugtrajektorie zu lernen. Das Zusammenführen der räumlichen Beziehungen aller gefundenen Merkmale eines Kamerabildes resultiert in einer sogenannten Verteilungskarte, in die ein Fahrstreifenmodell eingepasst werden kann. Des Weiteren wird mit Hilfe globaler Bildmerkmale der Kontext der aktuellen Szene bestimmt. Es werden verschiedene Möglichkeiten untersucht, mit Hilfe der gewonnenen Kontextinformation die Fahrstreifenerkennung zu verbessern, und es wird erläutert, wie ein solches globales Verfahren mit einer lokalen Methode zur Fahrstreifen- bzw. Fahrstreifenbegrenzungserkennung kombiniert werden kann. Es wird gezeigt, dass viele verschiedene Arten von Merkmalen in der Fahrzeugumgebung wichtige Informationen über die Lage des Fahrstreifens liefern und dass dieser Fahrstreifen im Bild detektiert werden kann, indem dessen räumliche Beziehungen zu diesen Merkmalen modelliert werden. Außerdem wird gezeigt, wie zusätzliches Wissen über den aktuellen Kontext die Qualität der Fahrstreifenerkennung erhöhen kann

Contribution à la localisation de véhicules intelligents à partir de marquage routier

Autonomous Vehicles (AV) applications and Advanced Driving Assistance Systems (ADAS) relay in scene understanding processes allowing high level systems to carry out decision marking. For such systems, the localization of a vehicle evolving in a structured dynamic environment constitutes a complex problem of crucial importance. Our research addresses scene structure detection, localization and error modeling. Taking into account the large functional spectrum of vision systems, the accessibility of Open Geographical Information Systems (GIS) and the widely presence of Global Positioning Systems (GPS) onboard vehicles, we study the performance and the reliability of a vehicle localization method combining such information sources. Monocular vision–based lane marking detection provides key information about the scene structure. Using an enhanced multi-kernel framework with hierarchical weights, the proposed parametric method performs, in real time, the detection and tracking of the ego-lane marking. A self-assessment indicator quantifies the confidence of this information source. We conduct our investigations in a localization system which tightly couples GPS, GIS and lane makings in the probabilistic framework of Particle Filter (PF). To this end, it is proposed the use of lane markings not only during the map-matching process but also to model the expected ego-vehicle motion. The reliability of the localization system, in presence of unusual errors from the different information sources, is enhanced by taking into account different confidence indicators. Such a mechanism is later employed to identify error sources. This research concludes with an experimental validation in real driving situations of the proposed methods. They were tested and its performance was quantified using an experimental vehicle and publicly available datasets.Les applications pour véhicules autonomes et les systèmes d’aide avancée à la conduite (Advanced Driving Assistance Systems - ADAS) mettent en oeuvre des processus permettant à des systèmes haut niveau de réaliser une prise de décision. Pour de tels systèmes, la connaissance du positionnement précis (ou localisation) du véhicule dans son environnement est un pré-requis nécessaire. Cette thèse s’intéresse à la détection de la structure de scène, au processus de localisation ainsi qu’à la modélisation d’erreurs. A partir d’un large spectre fonctionnel de systèmes de vision, de l’accessibilité d’un système de cartographie ouvert (Open Geographical Information Systems - GIS) et de la large diffusion des systèmes de positionnement dans les véhicules (Global Positioning System - GPS), cette thèse étudie la performance et la fiabilité d’une méthode de localisation utilisant ces différentes sources. La détection de marquage sur la route réalisée par caméra monoculaire est le point de départ permettant de connaître la structure de la scène. En utilisant, une détection multi-noyau avec pondération hiérarchique, la méthode paramétrique proposée effectue la détection et le suivi des marquages sur la voie du véhicule en temps réel. La confiance en cette source d’information a été quantifiée par un indicateur de vraisemblance. Nous proposons ensuite un système de localisation qui fusionne des informations de positionnement (GPS), la carte (GIS) et les marquages détectés précédemment dans un cadre probabiliste basé sur un filtre particulaire. Pour ce faire, nous proposons d’utiliser les marquages détectés non seulement dans l’étape de mise en correspondance des cartes mais aussi dans la modélisation de la trajectoire attendue du véhicule. La fiabilité du système de localisation, en présence d’erreurs inhabituelles dans les différentes sources d’information, est améliorée par la prise en compte de différents indicateurs de confiance. Ce mécanisme est par la suite utilisé pour identifier les sources d’erreur. Cette thèse se conclut par une validation expérimentale des méthodes proposées dans des situations réelles de conduite. Leurs performances ont été quantifiées en utilisant un véhicule expérimental et des données en libre accès sur internet

Standard Specifications for Road and Bridge Construction, January 1, 2021

https://digitalcommons.memphis.edu/govpubs-tn-dept-transportation-standard-specifications/1000/thumbnail.jp

Genauigkeitsuntersuchung von binokularen Normalenvektoren für die Umfeldwahrnehmung

In der vorliegenden Arbeit wird eine Genauigkeitsuntersuchung von Normalenvektoren aus binokularen Kamerasystemen vorgestellt, die eine Modellierung der Orientierungsunsicherheit der Normalenvektoren aus wenigen Parametern ermöglicht. Die Ergebnisse der Genauigkeitsuntersuchung werden verwendet, um zwei Methoden zur Umfelderfassung aus Orientierungsinformationen auszulegen: eine Freibereichsschätzung für Fahrzeuge sowie eine Treppendetektion für Menschen mit eingeschränkter Sehfähigkeit

Standard Specifications for Road and Bridge Construction, January 1, 2015

https://digitalcommons.memphis.edu/govpubs-tn-dept-transportation-standard-specifications/1006/thumbnail.jp