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Automatische multimodale Verkehrsmoduserkennung und Situationserfassung mit Hilfe von Fuzzy-Regeln
| Content Provider | Semantic Scholar |
|---|---|
| Author | Pál, István Sauerländer-Biebl, Anke |
| Copyright Year | 2014 |
| Abstract | Im Verkehrsmanagement ist die Erfassung von verschiedenen Bewegungsinformationen sowohl bei Personen, z.B. anhand der Geschwindigkeit aus Smartphone-Sensoren oder aus digitalen Bildsequenzen von Ausenkameras, als auch bei Fahrzeugen und anderen Objekten von groser Bedeutung. Dadurch konnen verschiedene Verkehrssituationen besser analysiert und/oder gefahrliche Verkehrssituation vorausgesagt werden. Auserdem konnen verkehrsmittelangepasste Informationen und Applikationen angeboten werden. Diese Aufgabe ist mit technischen beziehungsweise kognitiv-ahnlichen Erkennungsprozessen verbunden. Die vollautomatische Entscheidung, ob eine Datensequenz von mobilen Geraten wie GPS-Positionen oder G-Sensor- Daten zu einem Fusganger, zu einem Fahrzeug- oder zu einem Bus-, Bahnpassagier gehoren, ist nicht immer eindeutig. Die Realisierung anhand des Geschwindigkeitsprofils ohne weitere Informationen (z.B. Karteninformationen) ist immer noch eine technische Herausforderung. Eine Multi-Mode-Erkennung ist noch schwieriger und wurde noch nicht realisiert. Dabei wechselt eine Person seinen Verkehrsmodus (Fusganger ! Bahn ! Fahrrad) innerhalb eines Datensatzes. Die vorliegende Arbeit konzentriert sich in erster Linie auf die Untersuchung von Smartphone- Sensordaten und macht Vorschlage, wie verschiedene Bewegungsmodi mit Fuzzy-Regel als Bewegungsmodus-Klassifikatoren erkannt werden konnen. Abschliesend gibt sie einen Ausblick auf mogliche zukunftige Applikationen. |
| File Format | PDF HTM / HTML |
| Alternate Webpage(s) | https://elib.dlr.de/88823/1/modedet-paper.pdf |
| Language | English |
| Access Restriction | Open |
| Content Type | Text |
| Resource Type | Article |
