Stereo-based Pedestrian Detection and Path Prediction

In den letzten Jahren gab es eine rasante Entwicklung von Fahrerassistenzsystemen (Englisch: Advanced Driver Assistance Systems oder kurz ADAS). Diese Systeme unterstützen nicht nur den Fahrer, sondern erhöhen durch das automatische Einleiten von Sicherheitreaktionen des Fahrzeuges selber auch die Sicherheit aller anderen Verkehrsteilnehmer. Zukünftige aktive Fußgängerschutzsystem in Intelligentem Fahrzeugen müssen nun noch einen Schritt weiter gehen und lernen, ein genaues Bild ihrer Umgebung und der darin während der Fahrt zu erwartenden Änderungen zu entwickeln. Diese Arbeit widmet sich der Verbesserung bildgestützter Fußgängerschutzsysteme. Es werden darin neue Methoden der Bildhypothesengenerierung (englisch: region of interest (ROI) generation), Fußgängerklassifikation, Pfadvorhersage und Absichstserkennung entwickelt. Die Leistung der Fußgängererkennung in realen, dynamischen Umgebungen mittels einer bewegten Kamera wird durch die Verwendung von dichtem Stereo in den unterschiedlichen Modulen verbessert. In einer Experimentalstudie wurde die Effizienz eines Systems zur monokularen Fußgängererkennung mit einem System verglichen, dass erweitert wurde um dichtes Stereo für die Hypothesengenerierung und der Fußgängerverfolgung (englisch: tracking) zu nutzen. Das neue System erwies sich hierin als deutlich effizienter als das monokulare System. Diese Leistungssteigerung gab Anlass für eine erweiterte Nutzung von dichtem Stereo bei der Fußgängererkennung. Die Hypothesengenerierung wurde durch die dynamische Schätzung der Kameraorientierung und des Straßenprofils weiter verbessert. Insbesondere bei hügeligen Straßen steigerte sich die Erkennungsleistung durch die Optimierung des Suchbereichs. Zusätzlich konnte die Klassifikationsleistung durch die Fusion von unterschiedlichen Merkmalen aus Bild und Tiefeninformation verbessert werden. Aufbauend auf den Erfolgen bei der Fußgängererkennung wird in der Arbeit ein System für den Aktiven Fußgängerschutz vorgestellt, welches die Funktionen Fußgängererkennung, Situationsanalyse und Fahrzeugsteuerung kombiniert. Für die Fußgängerkennung wurden Ergebnisse eines Verfahrens zur bewegungsbasierten Objekterkennung mit Ergebnissen eines Fußgängerklassifikators fusioniert. Das System wurde in einen Versuchsträger eingebaut und half dabei, Unfälle durch einen aktiven Lenkeingriff oder ein Notbremsemanöver zu vermeiden. Der letzte Teil der Arbeit befasst sich mit dem Problem der Pfadvorhersage und dem Erkennen der Fußgängerabsicht in Situationen, in denen sich der Fußgänger nicht mit einer konstanten Geschwindigkeit bewegt. Zwei neue, lernbasierte Ansätze werden vorgestellt und mit aktuellen Verfahren verglichen. Durch die Verwendung von Merkmalen, die aus dichtem optischem Fluss generiert werden, ist es möglich den Pfad und die Absicht einer Fußgängers vorherzusagen. Das erste Verfahren lernt eine niedrigdimensionale Mannigfaltigkeit der Merkmale, die eine Vorhersage von Merkmale, Pfad und Absicht erlaubt. Das zweite Verfahren verwendet einen Suchbaum in dem Trajektorien abgelegt sind die mit Bewegungsmerkmalen erweitert wurden. Ein probabilistischer Suchalgorithmus ermöglicht die Vorhersage des Fußgängerpfads und Absicht. Die Leistungsfähigkeit der Systeme wurde zusätzlich mit der Leistung von menschlichen Probanden verglichen. In dieser Arbeit wurde großer Wert auf die ausführliche Analyse der vorgestellten Verfahren und die Verwendung von realistischen Testdatensätzen gelegt. Die Experimente zeigen das die Leistungsfähigkeit eines Systems zur Fußgängererkennung durch die Verwendung von dichtem Stereo verbessert werden kann. Die Vorgestellten Verfahren zur Pfadvorhersage und Absichtserkennung ermöglichen ein frühzeitiges erkenne der Fußgängerabsicht. Die Zuverlässigkeit zukünftiger System für den Aktiven Fußgängerschutz, die durch Aktiven Lenkeingriff oder Notbremsemanöver Unfälle vermeiden, kann mit den vorgestellten Verfahren verbessert werden. Dadurch können Unfälle vollständig verhindert oder die Schwere einer Kollision reduziert werden

Structure of the Reductase Domain of a Fungal Carboxylic Acid Reductase and Its Substrate Scope in Thioester and Aldehyde Reduction

The synthesis of aldehydes from carboxylic acids has long been a challenge in chemistry. In contrast to the harsh chemically driven reduction, enzymes such as carboxylic acid reductases (CARs) are considered appealing biocatalysts for aldehyde production. Although structures of single- and didomains of microbial CARs have been reported, to date no full-length protein structure has been elucidated. In this study, we aimed to obtain structural and functional information regarding the reductase (R) domain of a CAR from the fungus Neurospora crassa (Nc). The NcCAR R-domain revealed activity for N-acetylcysteamine thioester (S-(2-acetamidoethyl) benzothioate), which mimics the phosphopantetheinylacyl-intermediate and can be anticipated as the minimal substrate for thioester reduction by CARs. The determined crystal structure of the NcCAR R-domain reveals a tunnel that putatively harbors the phosphopantetheinylacyl-intermediate, which is in good agreement with docking experiments performed with the minimal substrate. In vitro studies were performed with this highly purified R-domain and NADPH, demonstrating carbonyl reduction activity. The R-domain was able to accept not only a simple aromatic ketone but also benzaldehyde and octanal, which are typically considered to be the final product of carboxylic acid reduction by CAR. Also, the full-length NcCAR reduced aldehydes to primary alcohols. In conclusion, aldehyde overreduction can no longer be attributed exclusively to the host background

Structure of the Reductase Domain of a Fungal Carboxylic Acid Reductase and Its Substrate Scope in Thioester and Aldehyde Reduction

The synthesis of aldehydes from carboxylic acids has long been a challenge in chemistry. In contrast to the harsh chemically driven reduction, enzymes such as carboxylic acid reductases (CARs) are considered appealing biocatalysts for aldehyde production. Although structures of single- and didomains of microbial CARs have been reported, to date no full-length protein structure has been elucidated. In this study, we aimed to obtain structural and functional information regarding the reductase (R) domain of a CAR from the fungus Neurospora crassa (Nc). The NcCAR R-domain revealed activity for N-acetylcysteamine thioester (S-(2-acetamidoethyl) benzothioate), which mimics the phosphopantetheinylacyl-intermediate and can be anticipated as the minimal substrate for thioester reduction by CARs. The determined crystal structure of the NcCAR R-domain reveals a tunnel that putatively harbors the phosphopantetheinylacyl-intermediate, which is in good agreement with docking experiments performed with the minimal substrate. In vitro studies were performed with this highly purified R-domain and NADPH, demonstrating carbonyl reduction activity. The R-domain was able to accept not only a simple aromatic ketone but also benzaldehyde and octanal, which are typically considered to be the final product of carboxylic acid reduction by CAR. Also, the full-length NcCAR reduced aldehydes to primary alcohols. In conclusion, aldehyde overreduction can no longer be attributed exclusively to the host background