Klassifikation von Fahrbahnzuständen mittels Datenfusion
Das Ziel dieser Arbeit ist, einen Fahrbahnzustandsklassifikator zu entwickeln, welcher sowohl heute zur Verfügung stehende Signale im Fahrzeug als auch Wetterdienstinformationen sowie maschinelle Lernverfahren innerhalb der digitalen Bildverarbeitung verwendet. Mit einer gezielten Informationsfusion wird eine probabilistische Differenzierung innerhalb der Fahrbahnzustandsklassen trocken, nass und winterlich ermöglicht. In Abhängigkeit der einzelnen Wahrscheinlichkeiten kann dann nicht nur auf einen repräsentativen Reibbeiwert für die ...