Objektsensitive Verfolgung und Klassifikation von Fußgängern mit verteilten Multi-Sensor-Trägern

Objektsensitive Verfolgung und Klassifikation von Fußgängern mit verteilten Multi-Sensor-Trägern

State estimation of an unknown number of objects remains a challenging topic - despite the existence of theoretically bayes-optimal multi-object-filters - due to numerous assumptions in the modeling process. This thesis evaluates such filters in real multi-object-multi-sensor scenarios and proposes...

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Superior document:Forschungsberichte aus der Industriellen Informationstechnik / Institut für Industrielle Informationstechnik (IIIT), Karlsruher Institut für Technologie
:
Pallauf, Johannes
Year of Publication:2016
Language:German
Series:Forschungsberichte aus der Industriellen Informationstechnik / Institut für Industrielle Informationstechnik (IIIT), Karlsruher Institut für Technologie
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State estimation of an unknown number of objects remains a challenging topic - despite the existence of theoretically bayes-optimal multi-object-filters - due to numerous assumptions in the modeling process. This thesis evaluates such filters in real multi-object-multi-sensor scenarios and proposes necessary extensions to existing models. The main application of the thesis is indoor pedestrian tracking.
German
Multi-Objekt-Verfolgung
verteilte Systeme
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Objektklassifikation
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