Ein auf monokularer Sicht basierendes System zur Erkennung und Verfolgung von rückwärtigen Fahrzeugen wird für die Spurwechselhilfe (LCA) vorgestellt, das keine Informationen zu Straßenrändern und Fahrspuren benötigt. Unser Algorithmus extrahiert Interessengebiete (ROI) mithilfe des Schattens unter einem Fahrzeug und lokalisiert Fahrzeugbereiche in ROI präzise anhand von Fahrzeugmerkmalen wie Symmetrie, Kante und Schatten unter Fahrzeugen. Der Algorithmus realisiert die Fahrzeugverifizierung durch Kombination von wissensbasierten und lernbasierten Methoden. Während der Fahrzeugverfolgung werden Vorlagen dynamisch online erstellt, das Verfolgungsfenster wird adaptiv mit Bewegungsabschätzung angepasst, und das Vertrauen wird für das verfolgte Fahrzeug bestimmt. Der Algorithmus wurde unter verschiedenen Verkehrsszenarien zu unterschiedlichen Tageszeiten getestet, das Ergebnis zeigte eine gute Leistung.
Liu et al. (Fri,) untersuchten diese Frage.