QTrajectories - Dezentrale Bestimmung von Bewegungsmustern aus Trajektorien

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Dieses Teilprojekt hat zum Ziel, mittels dezentraler Analysemethoden Bewegungsmuster in Trajektorien zu erkennen und auf kritische Situationen zu schließen. Das Teilprojekt kooperiert eng mit dem Teilprojekt Heipke, wo Bewegungen von Objekten in einzelnen Kameras verfolgt werden, und dem Teilprojekt Hähner, in dem mehrere Kameras miteinander koordiniert werden, um einen größeren Raum beobachten zu können. Um eine optimale Abdeckung eines Raums bei limitierter Anzahl von Kameras zu erreichen, werden in den Kameras dezentrale Algorithmen zu Erkennung von kritischen Situationen eingesetzt. Durch die dezentrale Verarbeitung der Informationen wird Skalierbarkeit, Robustheit, Ausfallsicherheit sowie Genauigkeit gesteigert. Daher sollen im Projekt dezentrale Algorithmen zur Erkennung von Bewegungsmustern entwickelt bzw. erweitert werden: ausgehend von lokaler Information eines Sensors, soll Information von benachbarten Sensoren integriert, bzw. weiter gegeben werden, bis eine Erkennung mit einer vorzugebenden Qualität möglich ist. Weiterhin sollen die Muster in ihrem raum-zeitlichen Kontext erkannt werden.