In der vorliegenden Arbeit wird die Objekterkennung und -Verfolgung aus Videosequenzen eines fahrenden Fahrzeugs implementiert. Die Videos werden offline verarbeitet. Dabei werden insbesondere als unbewegte Objekte die Verkehrsinfrastrukturen wie beispielsweise die Uberkopf-Wegweiser wahrgenommen. Die Segmentierung erfolgt einerseits uber kantenbasierte Verfahren mit Canny-Operator und Houghtransformation sowie einem modellbasierten Verfahren, das die Eigenschaften von Schildern nutzt. Andererseits unter Nutzung des Feldes, das durch den optischen Fluss von texturreichen Oberflachen in Bildsequenzen erzeugt wird, 3D-Informationen gewonnen und per Clusterverfahren unbewegte Objekte extrahiert. Anschliessend werden die gefundenen Objekte fur eine robuste Zustandsschatzung verfolgt. Dafur werden die Grundlagen von Schatzern aufgezeigt und das Kalman Filter und deren gangigsten Variationen vorgestellt und angewendet. Als Ergebnis beschreibt die Diplomarbeit den Aufbau und die Programmierung (Matlab und C++) des Systems. Mit Hilfe der aus der Anwendung auf reale Videodaten gewonnen Ergebnisse werden die Moglichkeiten und Probleme aufgezeigt und diskutiert.

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