01857nam 2200397z- 450 991034677090332120231214141121.0(CKB)4920000000100814(oapen)https://directory.doabooks.org/handle/20.500.12854/55091(EXLCZ)99492000000010081420202102d2016 |y 0gerurmn|---annantxtrdacontentcrdamediacrrdacarrierObjektsensitive Verfolgung und Klassifikation von Fußgängern mit verteilten Multi-Sensor-TrägernKIT Scientific Publishing20161 electronic resource (XI, 178 p. p.)Forschungsberichte aus der Industriellen Informationstechnik / Institut für Industrielle Informationstechnik (IIIT), Karlsruher Institut für Technologie3-7315-0529-0 State estimation of an unknown number of objects remains a challenging topic - despite the existence of theoretically bayes-optimal multi-object-filters - due to numerous assumptions in the modeling process. This thesis evaluates such filters in real multi-object-multi-sensor scenarios and proposes necessary extensions to existing models. The main application of the thesis is indoor pedestrian tracking.Multi-Objekt-Verfolgungverteilte SystemeSensorenMulti-object-trackingsensorsObjektklassifikationobject classificationpedestrian trackingdistributed systemsPersonenverfolgungPallauf Johannesauth1328849BOOK9910346770903321Objektsensitive Verfolgung und Klassifikation von Fußgängern mit verteilten Multi-Sensor-Trägern3039028UNINA