Abstract

Die Erkennung und Verfolgung von Menschen mit Kamerasystemen ist ein sehr interessantes und sich schnell entwickelndes Forschungsgebiet und spielt gerade für die Sicherheitsforschung eine große Rolle. Bisherige Arbeiten konzentrieren sich auf 2D-Algorithmen, wobei die Erkennung, Extraktion und Verfolgung in 3D ein noch ziemlich unerforschtes Gebiet, vor allem in Bezug auf Multi-Kamera-Systeme ist. Unser Ansatz konzentriert sich auf die Erkennung und Verfolgung von Personen im öffentlichen Nahverkehr aus den Daten mehrerer Stereo und RGB-D-Systeme (RGB-D bezeichnet die Kombination aus Grau-/Farb- und Distanzinformationen, wie z. B. bei der Microsoft Kinect). Wesentliche Punkte des hier beschriebenen Ansatzes beziehen sich auf die Synchronisierung mehrerer Aufnahmesysteme und die Bestimmung ihrer Orientierungsparameter im Raum. Darüber hinaus wird mit Hilfe eines Bündelblockausgleichs geometrisch eine einheitliche 3D-Szene erzeugt, die dann einen Ausgangspunkt für die Erkennung und Verfolgung von Menschen im Beobachtungsraum bildet. Dazu werden signifikante Kennzahlen aus den erfassten Datensätzen ermittelt. In dem Beitrag wird eine Übersicht über die von mehreren RGB-D und Stereosensoren erzeugten Punktwolken und daraus abgeleiteten Daten erläutert und diskutierted.