Das Fachgebiet Adaptive Lichttechnische Systeme und Visuelle Verarbeitung entwickelt innovative lichttechnische Assistenzsysteme, die den Fahrer insbesondere bei Nacht unterstützen und die Verkehrssicherheit verbessern sollen. Ein zentrales Ziel dieser Forschung ist es, mit Hilfe von Kamerasystemen und adaptiven Scheinwerfersystemen optimale Sichtbarkeitsbedingungen für Verkehrsteilnehmer zu schaffen.

In dieser Masterarbeit wird untersucht, wie unterschiedliche urbane Szenen und Objekte die Objektdetektion im Straßenverkehr beeinflussen. Anders als in rein simulativen Ansätzen basiert die Untersuchung auf real aufgenommenen Bild- und Leuchtdichtedaten urbaner Verkehrsszenen.

Hierfür werden bestehende Messdaten mit verschiedenen Belichtungszeiten zu HDR-Bildern verarbeitet und über eine RGB-zu-Leuchtdichte-Kalibrierung photometrisch aufbereitet. Diese Szenen werden auf einem kalibrierten OLED-Monitor präsentiert und in einem Detektionstest genutzt, um Detektionsschwellen und erforderliche Sichtbarkeitsniveaus zu bestimmen.

Zusätzlich sollen dynamische Szenenelemente – beispielsweise eingeblendete oder bewegte Fußgänger – integriert werden, um den Einfluss von Bewegung auf die Wahrnehmbarkeit zu untersuchen.

Die Arbeit verbindet Wahrnehmungspsychologie, Bildverarbeitung und lichttechnische Bewertung.

Arbeitspakete:

1. Literaturrecherche:

o Untersuchung der relevanten Literatur zur Objektdetektion und Helligkeitswahrnehmung in städtischen Umgebungen.

o Analyse bestehender Modelle und deren Anwendbarkeit auf die städtische Verkehrssituation.

2. Versuchsaufbau :

o Verarbeitung bestehender Messdaten urbaner Nachtszenen mit Mehrfachbelichtungen zu HDR-Bildern.

o Umsetzung bzw. Anwendung einer RGB-zu-Leuchtdichte-Kalibrierung zur photometrischen Rekonstruktion der Szenen.

o Vorbereitung der Szenen für die Darstellung auf einem kalibrierten OLED-Display.

o Sicherstellung der lichttechnischen und photometrischen Korrektheit.

3. Datenerhebung:

o Erhebung von Daten zu den Detektionsschwellen für verschiedene Objekte in unterschiedlichen urbanen Szenen.  Probandentest

4. Statistische Analyse:

o Analyse der erhobenen Daten zur Bestimmung der Sichtbarkeit von Objekten in urbanen Szenen.

o Anwendung statistischer Methoden zur Untersuchung der Beziehung zwischen verschiedenen urbanen Szenen und Objekten und den Detektionswahrscheinlichkeiten.

5. Dynamische Objekte:

o Untersuchung der dynamischen Komponente, z. B. die Bewegung von Fußgängern oder Fahrzeugen in der urbanen Szene

o Analyse, wie sich die Bewegung von Objekten auf die Detektionsschwellen auswirkt.

Forschungsfragen:

1. Wie beeinflusst die Dynamik das erforderliche Visibility Level für die verschiedenen Detektionswahrscheinlichkeiten (70,%,90%,95%) von Objekten?

2. Wie beeinflussen die unterschiedlichen urbanen Szenen und Beleuchtungssituation das erforderliche Visibility Level für die verschiedenen Detektionswahrscheinlichkeiten (70,%,90%,95%) von Objekten?

3. Was ist ausschlaggebend für die Detektion ob Objekten (Maximal Kontrast / Mittlerer Kontrast/Bewegung) ?

Im Vergleich zur bisherigen Forschung wird der Fokus auf die statische Untersuchung in städtischen Umgebungen gelegt. Die Probanden fahren nicht mehr aktiv, sondern es wird nur die Dynamik von Probanden und Objekten untersucht, z. B. laufende Fußgänger oder sich bewegende Fahrzeuge. Ziel ist es, die Auswirkungen der dynamischen Szenenkomplexität auf die Objektdetektion zu verstehen.

Schick mir bitte deine Bewerbung zusammen mit einem kurzen Exposé, warum du für dieses Projekt besonders geeignet bist. Gib dabei an, welche relevanten Fächer du im Studium belegt hast und welche Projekte du bereits erfolgreich gemeistert hast, die dich auf dieses Thema vorbereiten.

Schick deine Unterlagen bitte per E-Mail an kunst@lichttechnik.tu-darmstadt.de.