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By Hans-Joachim Wünsche

Wahrend nahezu alle hoheren Lebewesen Sichtsysteme zur Erfassung von Bewe gungsvorgangen besitzen, steckt die Entwicklung entsprechender technischer Sichtsysteme noch in den Anfangen. Modeme Roboter, oder Transportsysteme wie z.B. Land- und Luftfahrzeuge, sind noch weitgehend blind; es existie ren praktisch keine Sichtsysteme, die diesen technischen "Lebewesen" erlauben warden, eine naturliche Umwelt visuell zu erfassen, und ihre Be wegungen in dieser Umwelt kontrolliert und zielgerichtet zu steuem. Allerdings onnten auf dem Gebiet der "digitalen Bildverarbeitung" schon wesentliche Entwicklungserfolge erzielt werden, unter Verwendung von Vi deokameras als "Augen" und Computem als "Gehirn" es existieren heute Systeme zur Erfassung klar strukturierter industrieller Szenen, die Ein zelbilder oder langsame Video-Bildfolgen im Minuten- oder gar Sekundentakt auswerten konnen. Aber die Erkennung von Bewegungen in Bildfolgen in einer Geschwindigkeit, die z.B. Steuerungsaufgaben wie das Fuhren eines Kraft fahrzeuges in einer naturlichen Umgebung erlauben warde, ist mit diesen Systemen bislang nicht moglich. Dieser Aufgabenstellung ist das vorliegende Buch gewidmet. Es wird ein Verfahren vorgestellt, das die Erfassung von Bewegungsvorgangen in konti nuierlichen (Video-)Bildfolgen in "Echtzeit" erlaubt; unter Echtzeit wer den hierbei Verarbeitungsgeschwindigkeiten im Bereich menschlicher Reak tionszeiten verstanden. Damit wird eine Weiterverarbeitung der gewonnenen Bewegungsinformation ermoglicht, z.B. zur LOsung der oben erwahnten Steu erungsaufgaben. Im Gegensatz zu den bisher bekannten Verfahren der digitalen (Einzel-) Bildverarbeitung wird bei diesem Verfahren nicht versucht, jedes Bild einer Bildfolge auszuwerten und zu interpretieren; vielmehr werden rech nerinteme Raum/Zeit Modelle durch eine rekursive Filterung schneller Video-Bildfolgen mit der beobachteten, bewegten Szene in Einklang ge bracht.

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Wenn ein anderes Merkmal verfolgt werden soll. Zudem konnen sich die Fensterbereiche verschiedener Prozessoren bis zur Deckungsgleichheit uberlappen; dadurch kann ein Merkmal gleichzeitig von verschiedenen Prozesso- 22 ren mit verschiedenen Algorithmen verfolgt werden, um unterschiedliche Herkmalattribute zu ermitteln. Die Klasse der yom BVV in Echtzeit extrahierbaren Herkmale hingt vorwiegend von der Leistung der verwendeten Prozessoren abo Da es bei dem in dieser Arbeit untersuchten Ansatz in erster Linie auf die Komplexitit der Szene und der in ihr auftretenden Bewegungen ankommt, wihrend die Komplexitit der Szenenmerkmale nur eine untergeordnete Rolle spielt, wurde die Leistung der im BVVl verwendeten 8-bit Intel 8085 Einplatinenrechner als ausreichend empfunden.

Diese Oberlegungen geltennicht nur fur den Fall bekannter Steuergr61en, sondem auch fur die Beobachtung "fremder" Bewegungen. Die unbekannten Steuergr61en treten dann als St6rbeschleunigungen auf, die je nach erwarteter H6he dieser Beschleunigungen und der Qualitit der zur Verfugung stehenden Meldaten entweder vemachlissigt oder mitmodelliert werden k6nnen (bzw. mUssen). Neben der Schitzung reiner Bewegungsvorginge kann uber das dynamische Hodell aber auch eine Schitzung unbekannter oder eine Adaption variabler Parameter erreicht werden.

Wenn ein anderes Merkmal verfolgt werden soll. Zudem konnen sich die Fensterbereiche verschiedener Prozessoren bis zur Deckungsgleichheit uberlappen; dadurch kann ein Merkmal gleichzeitig von verschiedenen Prozesso- 22 ren mit verschiedenen Algorithmen verfolgt werden, um unterschiedliche Herkmalattribute zu ermitteln. Die Klasse der yom BVV in Echtzeit extrahierbaren Herkmale hingt vorwiegend von der Leistung der verwendeten Prozessoren abo Da es bei dem in dieser Arbeit untersuchten Ansatz in erster Linie auf die Komplexitit der Szene und der in ihr auftretenden Bewegungen ankommt, wihrend die Komplexitit der Szenenmerkmale nur eine untergeordnete Rolle spielt, wurde die Leistung der im BVVl verwendeten 8-bit Intel 8085 Einplatinenrechner als ausreichend empfunden.

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