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Towards HD Maps from Aerial Imagery: Robust Lane Marking Segmentation Using Country-Scale Imagery

Fischer, Peter und Azimi, Seyedmajid und Roschlaub, Robert und Krauß, Thomas (2018) Towards HD Maps from Aerial Imagery: Robust Lane Marking Segmentation Using Country-Scale Imagery. ISPRS International Journal of Geo-Information, 7 (12), Seiten 1-14. Multidisciplinary Digital Publishing Institute (MDPI). doi: 10.3390/ijgi7120458. ISSN 2220-9964.

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Offizielle URL: https://www.mdpi.com/2220-9964/7/12/458

Kurzfassung

The upraise of autonomous driving technologies asks for maps characterized bya broad range of features and quality parameters, in contrast to traditional navigation maps which in most cases are enriched graph-based models. This paper tackles several uncertainties within the domain of HD Maps. The authors give an overview about the current state in extracting road features from aerial imagery for creating HD maps, before shifting the focus of the paper towards remote sensing technology. Possible data sources and their relevant parameters are listed. A random forest classifier is used, showing how these data can deliver HD Maps on a country-scale, meeting specific quality parameters.

elib-URL des Eintrags:https://elib.dlr.de/124014/
Dokumentart:Zeitschriftenbeitrag
Titel:Towards HD Maps from Aerial Imagery: Robust Lane Marking Segmentation Using Country-Scale Imagery
Autoren:
AutorenInstitution oder E-Mail-AdresseAutoren-ORCID-iDORCID Put Code
Fischer, PeterAUDI AG, 85045 IngolstadtNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Azimi, SeyedmajidSeyedmajid.Azimi (at) dlr.dehttps://orcid.org/0000-0002-6084-2272NICHT SPEZIFIZIERT
Roschlaub, RobertBavarian Agency for Digitisation, High Speed Internet and Surveying, 80538 MünchenNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Krauß, Thomasthomas.krauss (at) dlr.deNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Datum:26 November 2018
Erschienen in:ISPRS International Journal of Geo-Information
Referierte Publikation:Ja
Open Access:Ja
Gold Open Access:Ja
In SCOPUS:Ja
In ISI Web of Science:Ja
Band:7
DOI:10.3390/ijgi7120458
Seitenbereich:Seiten 1-14
Verlag:Multidisciplinary Digital Publishing Institute (MDPI)
ISSN:2220-9964
Status:veröffentlicht
Stichwörter:autonomous driving; HD maps; aerial imagery
HGF - Forschungsbereich:Luftfahrt, Raumfahrt und Verkehr
HGF - Programm:Verkehr
HGF - Programmthema:Verkehrsmanagement (alt)
DLR - Schwerpunkt:Verkehr
DLR - Forschungsgebiet:V VM - Verkehrsmanagement
DLR - Teilgebiet (Projekt, Vorhaben):V - Vabene++ (alt)
Standort: Oberpfaffenhofen
Institute & Einrichtungen:Institut für Methodik der Fernerkundung > Photogrammetrie und Bildanalyse
Hinterlegt von: Zielske, Mandy
Hinterlegt am:30 Nov 2018 14:40
Letzte Änderung:14 Dez 2019 04:22

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