{"id":157,"date":"2019-02-20T10:06:25","date_gmt":"2019-02-20T10:06:25","guid":{"rendered":"http:\/\/site.ieee.org\/sagroups-2020\/?page_id=157"},"modified":"2024-01-25T17:18:15","modified_gmt":"2024-01-25T17:18:15","slug":"white-paper-german","status":"publish","type":"page","link":"https:\/\/sagroups.ieee.org\/2020\/white-paper-german\/","title":{"rendered":"White Paper (German)"},"content":{"rendered":"

F\u00fchrende Automarkenhersteller aufgefordert die Entwicklung essentieller Bildqualit\u00e4ts-Standards zu unterst\u00fctzen<\/strong><\/h2>\n

Sobald sich Autos auf den automatisierten Betrieb von On-board-Kameras verlassen m\u00fcssen, entscheiden m\u00f6gliche Qualit\u00e4tsm\u00e4ngel oder Bildfehlinterpretationen \u00fcber Leben und Tod. Daher ist eine generell anerkannte Methode zur Beurteilung der Bildqualit\u00e4t zwingend notwendig, allerdings existieren derzeit keine spezifischen Standards f\u00fcr Automotive-Anwendungen.<\/p>\n

Forschungs- und Entwicklungsingenieure von Fahrerassistenzsystemen haben deshalb mit dem Erzeugen eines solchen Standards begonnen. Nach der Analyse bereits bestehender Standards m\u00f6chte die Industriearbeitsgruppe nun die Diskussion er\u00f6ffnen und Vertreter aus der gesamten Lieferkette mit einbeziehen.<\/p>\n

Laut Dr. Sven Fleck\u00a0\u201egibt es Bildqualit\u00e4tsstandards f\u00fcr andere Anwendungen, wie zum Beispiel f\u00fcr \u00dcberwachungs- und Handykameras. Diese k\u00f6nnen aber nicht direkt auf Kameras in autonomen Fahrzeugsystemen \u00fcbertragen werden, da hier die Bildqualit\u00e4t sicherheitsrelevant ist.\u201d<\/p>\n

Dr. Fleck ist stellvertretender Vorsitzender der Arbeitsgruppe \u201aInstitute of Electrical and Electronics Engineers (IEEE) P2020 Automotive Image Quality Working Group\u2018. Die Gruppe arbeitet derzeit mit rund 300 Experten zusammen, von denen rund 50 regelm\u00e4\u00dfig an pers\u00f6nlichen Treffen teilnehmen.<\/p>\n

Der erste wichtige Meilenstein der Arbeitsgruppe war die Ver\u00f6ffentlichung des IEEE P2020 Automotive Imaging White Paper (hier geht\u2019s zum white paper<\/a>)<\/em><\/strong>. Dieses Dokument erl\u00e4utert die angesprochenen technischen Schwierigkeiten und geht davon aus, dass es von einer Zusammenarbeit unterschiedlichster Interessensvertretern profitieren w\u00fcrde.<\/p>\n

Nach Angaben von Dr. Marc Geese, Leiter der Untergruppe \u201aBildqualit\u00e4t f\u00fcr Computer Vision\u2018 bei Bosch: \u201eDerzeit sind viele aktive Tier-1- und Bildsensorlieferanten an unserer Arbeitsgruppe beteiligt. Da der erste Entwurf des Standards bald vorliegt, ist es gerade jetzt f\u00fcr weitere Erstausr\u00fcster und Lieferanten der Bildgebenden Industrie ein guter Zeitpunkt, unsere Fortschritte zu pr\u00fcfen und in die Arbeitsgruppe einzusteigen.\u201c<\/p>\n

Der Industrie zuh\u00f6ren<\/strong><\/p>\n

Robert Stead, Gesch\u00e4ftsf\u00fchrer der Sense Media, gab den Hauptansto\u00df. \u201eSchon vor dem Start von Sense Media im Jahr 2015 f\u00fchrte ich Gespr\u00e4che dar\u00fcber, wie wichtig die Entwicklung von Standards ist. Wir waren uns einig, dass es eine gute Initiative w\u00e4re. Allerdings hatte ich damals nicht wirklich damit gerechnet, der Vorsitzende der Gruppe zu werden\u201c, erinnert er sich schmunzelnd.<\/p>\n

\u201eIch habe diese Initiative zwar aus administrativer Sicht gestartet, aber die eigentlichen Ideen und Konzepte kamen von Experten wie Patrick Denny von Valeo Vision Systems sowie Ulrich Seger von Bosch, die die potenziellen Vorteile einer solchen Zusammenarbeit erkannten.\u201c<\/p>\n

Man entschied sich, der Herangehensweise des IEEE zu folgen, da viele der Themen bez\u00fcglich der Bildqualit\u00e4t aus der Arbeit mit dem IEEE-Standard \u201aKamera-Handy-Bildqualit\u00e4t\u2018 stammen. Die Auswahl der Standard-Nummer war eher zuf\u00e4llig. \u201e2020 war nicht einfach die n\u00e4chst verf\u00fcgbare Nummer, aber unsere IEEE-Hauptkontaktperson, Michael Kipness, war kreativ und schlug diesen sehr geeigneten Projektnamen vor, da wir ja schlie\u00dflich daf\u00fcr arbeiten, k\u00fcnftigen Fahrzeugen eine perfekte 20\/20-Sehsch\u00e4rfe zu geben.\u201c<\/p>\n

Als Vorsitzender des IEEE-P2020-Lenkungsausschusses m\u00f6chte Robert unbedingt auch die Arbeit anderer Organe anerkennen. \u201eDie Mitarbeiter vom EMVA 1288 der \u201aEuropean Machine Vision Association\u2018 sowie der IEEE-SA P1858 (CPIQ) f\u00fcr Kameratelefone haben sich daran beteiligt. Es gibt schlie\u00dflich schon eine ganze Reihe relevanter Standards, KPIs und Pr\u00fcfverfahren f\u00fcr maschinelles Sehen. Aber kein anderer Standard hat sich bisher speziell auf Automotive-Anwendungen konzentriert.\u201c \u201eP2020 versucht \u00dcberschneidungen zu vermeiden. Wir pflegen Beziehungen mit anderen Organisationen, das hei\u00dft Teile von Standards aus anderen Quellen k\u00f6nnen angepasst werden. Jedoch sind viele Anwendungsf\u00e4lle im Automobilsektor einzigartig.\u201c<\/p>\n

Es gibt aber auch noch andere Herausforderungen.<\/p>\n

Dr. Sven Fleck berichtet: \u201eAls wir die Arbeitsgruppe im Dezember 2015 starteten, gab es noch gro\u00dfe L\u00fccken. Es gab keine M\u00f6glichkeit, Bildgebungssysteme f\u00fcr Fahrzeuge quantitativ miteinander zu vergleichen. So ist es beispielsweise nicht m\u00f6glich zu quantifizieren, wie sich ein System bei schwachem Licht oder bei geringem Kontrast verhalten wird.\u201c<\/p>\n

Bewusstsein f\u00fcr die Konsequenzen schaffen<\/strong><\/p>\n

Das White Paper bezieht sich auf zwei wissenschaftliche Artikel der P2020-Arbeitsgruppe, die w\u00e4hrend des \u201aElectonic Imaging Symposium der Society for Imaging Sciences and Technology\u2018 im Januar 2018 pr\u00e4sentiert wurden.<\/p>\n

Hier geht\u2019s zum white paper<\/u><\/em><\/strong><\/p>\n

Laut Brian Deegan, Vision Research Engineer bei Valeo, ist das LED-Flackern eines der Hauptprobleme.<\/p>\n

Das LED-Flackern ist kein Problem f\u00fcr die menschliche Wahrnehmung, verursacht aber ein Problem bei der Datenmessung f\u00fcr Bildgebungssysteme: Da die gemessene Lichtintensit\u00e4t, beispielsweise bei Ampeln, stark variiert, ergibt sich ein Messproblem mit klarem Risiko f\u00fcr Fehlinterpretationen.<\/p>\n

Das zweite White Paper bezieht sich auf die Arbeit von Marc Geese an einem neuen KPI, der sogenannten \u201aContrast-detection-probabilty\u2018 (\u00fcbersetzt: \u201aKontrast-Nachweis-Wahrscheinlichkeit\u2018). Sven Fleck verweist auf sequentielle Videoabschnitte aus der Perspektive eines Fahrzeugs, das in einen Tunnel f\u00e4hrt. Hierbei produziert die Kombination von Lichtbedingungen und Kameraablesungen eine verschleiernde Blendung in dem Bild, was zu einer Kontrastreduzierung f\u00fchrt. Dieses Beispiel, sagt er, \u201emacht das Fahrzeug wegen des abnehmenden Kontrasts f\u00fcr eine ganze Sekunde scheinbar unsichtbar\u201c.<\/p>\n

Dr. Fleck f\u00fcgt unterstreichend hinzu: \u201eWir kommen an einen Punkt, an dem Bildqualit\u00e4t \u00fcber Leben und Tod entscheidet.\u201c Oder um es etwas milder auszudr\u00fccken, Bildqualit\u00e4t k\u00f6nnte im Zweifel der entscheidende Faktor zwischen sicherer Navigation und einem schweren Unfall sein.<\/p>\n

Die Arbeitsgruppe wurde in Untergruppen aufgeteilt, um die wichtigsten Probleme anzugehen.<\/p>\n

Brian Deegans Gruppe konzentriert sich auf das LED-Flackern, w\u00e4hrend sich laut Robert \u201e… eine andere Gruppe um die Bildqualit\u00e4t f\u00fcr die visuelle Ausgabe k\u00fcmmert, die auf einem Bildschirm f\u00fcr den Fahrer angezeigt wird, wie zum Beispiel eine R\u00fcckfahrkamera oder ein Spiegel-Ersatzsystem. Diese Gruppe versucht die Bildqualit\u00e4t f\u00fcr den menschlichen Nutzer zu optimieren und wird von Prof. Robin Jenkin von Nvidia geleitet.\u201c<\/p>\n

\u201eEine dritte Gruppe besch\u00e4ftigt sich mit Computer-Vision: Es geht dabei um die Bildqualit\u00e4t, bei der die Daten zum Erfassen und Einstufen von Hindernissen von Computern und nicht von Menschen verarbeitet werden.\u201c<\/p>\n

Laut Robert werden die Arbeitsbereiche bewusst eng gehalten. \u201eKameras sind momentan die g\u00e4ngigsten und mit am wichtigsten Sensoren in Fahrerassistenzsystemen und autonomen Fahrzeugen. Deswegen m\u00fcssen sie im Fokus stehen, wenn man einen Standard speziell f\u00fcr Automobilanwendungen entwickelt.<\/p>\n

L\u00e4ngerfristig kann es jedoch durchaus sein, dass es Bedarf f\u00fcr ein breiteres Spektrum an Standards gibt, die dann auch andere Arten von Sensoren abdecken.\u201c<\/p>\n

Verantwortung \u00fcbernehmen und gleichzeitig Design-Flexibilit\u00e4t beibehalten<\/strong><\/p>\n

Automobilhersteller spezifizieren ihre Produkte normalerweise als Komplettpaket. Sie tendieren daher dazu, die Definition der Komponentenspezifikation den Lieferanten zu \u00fcberlassen. Allerdings k\u00f6nnte diese Herangehensweise bei sicherheitsrelevanten Messungen sowohl rechtliche als auch rufsch\u00e4digende Risiken mit sich bringen.<\/p>\n

Sven Fleck dazu: \u201eDa Bildsensoren immer h\u00e4ufiger eingesetzt werden, werden die damit verbundenen Sicherheitsfragen auch f\u00fcr die Automobilhersteller zunehmend relevant. Vielleicht ist es nicht verwunderlich, dass die Automobilhersteller dabei lieber den Lieferanten den ersten Schritt \u00fcberlassen m\u00f6chten. Aber wir m\u00f6chten die europ\u00e4ischen, und dabei vor allem die gro\u00dfen deutschen Automobilhersteller dazu auffordern, sich st\u00e4rker bei der Standard-Entwicklung zu beteiligen. Denn dann werden auch andere sicherlich diesem Beispiel folgen.\u201c<\/p>\n

Volvo, Volkswagen und General Motors haben an dem White Paper mitgearbeitet, vielleicht mit dem Bewusstsein, dass einige Anw\u00e4lte bereits auf der Lauer liegen k\u00f6nnten. Es ist durchaus m\u00f6glich, dass es positiv aufgenommen wird, wenn sich Automobilhersteller aktiv an der Entwicklung von Sicherheitsstandards beteiligen und sich daf\u00fcr einzusetzen, Unfallrisiken proaktiv zu verringern.<\/p>\n

\u201eAutomobilhersteller k\u00f6nnten bef\u00fcrchten, dass die Differenzierung ihrer Produkte durch Standards erschwert wird\u201c, f\u00fcgt Sven hinzu. \u201eAber bei dem Standard geht es darum zu definieren, wie Bildqualit\u00e4t zu messen ist und welche Kennzahlen wichtig sind. Dadurch erhalten sie Flexibilit\u00e4t, ihre eigenen Anforderungen festzulegen, aber k\u00f6nnen gleichzeitig davon profitieren, dass Kennzahlen f\u00fcr die Bildqualit\u00e4t klar definiert sind.\u201c<\/p>\n

Bessere Kommunikation und bessere Produkte<\/strong><\/p>\n

Roberts Ziel ist die branchenweite Anwendung des Standards. \u201eDas Festlegen gemeinsamer Testmethoden und die M\u00f6glichkeit, Kamerasysteme untereinander zu vergleichen, wird die Kommunikation zwischen Kamerasystementwicklern extrem vereinfachen, sowohl f\u00fcr die Lieferanten, als auch f\u00fcr die Kunden oder Pr\u00fcf- und Zertifizierungsorganisationen, vor allem aber f\u00fcr die Automobilhersteller selbst.\u201c<\/p>\n

\u201eDer langfristige Nutzen wird sein, dass jedes Unternehmen die IEEE-P2020-Standards anwenden kann, um die Qualit\u00e4t der Kamerasysteme zu bewerten, und dadurch keine Zeit verschwenden muss, eigene Testmethoden zu entwickeln. Anstatt im Alleingang Testmethoden zu entwickeln, k\u00f6nnen Zeit und Ressourcen daf\u00fcr genutzt werden, bessere Kameras zu entwickeln.\u201c<\/p>\n

\u201eEine allgemein anerkannte Methode, die Bildqualit\u00e4t zu messen, sollte die Bildqualit\u00e4t insgesamt verbessern, was wiederum die Sicherheit erh\u00f6hen wird.\u201c<\/p>\n

\u201eBeim Testen von autonomen Fahrzeugen gibt es viele Fragen bez\u00fcglich der Vorschriften. Leider kam es ja auch schon zu einigen Unf\u00e4llen. Ein Teil der Motivation, den Standard zu entwickeln, ist proaktiv zu sein und nicht darauf zu warten, dass die Regierungen Vorschriften vorgeben. Es ist richtig, proaktiv zu sein und zusammen zu arbeiten, um so die Qualit\u00e4t dieser Systeme zu erh\u00f6hen.\u201c<\/p>\n

Breitere Vertretung begr\u00fc\u00dft<\/strong><\/p>\n

Laut IEEE bietet das Mitarbeiten an neuen Standards die M\u00f6glichkeit sich zu vernetzen, das Verst\u00e4ndnis zu erweitern und fr\u00fch Einblicke zu gewinnen\u00a0\u2013 und erm\u00f6glicht es dadurch, fr\u00fchzeitig auf die Anforderungen des Marktes zu reagieren. Das Ziel der P2020-Standards ist es, dass Ingenieure, die Automobil-Kamerasysteme entwickeln, diese Systeme direkt, \u201alike for like\u2018 miteinander vergleichen k\u00f6nnen. W\u00e4hrenddessen lautet die Herausforderung laut Sven Fleck \u201esicherzustellen, dass die Bildqualit\u00e4t-KPIs f\u00fcr alle Anwendungen gelten und dass diese KPIs wirklich tun, was sie tun sollen\u201c.<\/p>\n

Kamerasensorsysteme werden bereits als Teile der Sicherheitssysteme in Serienmodellen eingebaut, weshalb die notwendige Standardisierung real und dringend ist. Die P2020-Arbeitsgruppe ist deshalb sehr daran interessiert, mit noch mehr Experten in Kontakt zu kommen, die davon profitieren w\u00fcrden, die Bildqualit\u00e4tsstandards im gesamten Automobilsektor anzuheben.<\/p>\n

English Version<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

F\u00fchrende Automarkenhersteller aufgefordert die Entwicklung essentieller Bildqualit\u00e4ts-Standards zu unterst\u00fctzen Sobald sich Autos auf den automatisierten Betrieb von On-board-Kameras verlassen m\u00fcssen, entscheiden m\u00f6gliche Qualit\u00e4tsm\u00e4ngel oder Bildfehlinterpretationen \u00fcber Leben und Tod. Daher ist eine generell anerkannte Methode zur Beurteilung der Bildqualit\u00e4t zwingend notwendig, allerdings existieren derzeit keine spezifischen Standards f\u00fcr Automotive-Anwendungen. Forschungs- und Entwicklungsingenieure von Fahrerassistenzsystemen haben […]<\/p>\n","protected":false},"author":4848,"featured_media":0,"parent":0,"menu_order":0,"comment_status":"closed","ping_status":"closed","template":"","meta":{"footnotes":""},"class_list":["post-157","page","type-page","status-publish","hentry"],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/sagroups.ieee.org\/2020\/wp-json\/wp\/v2\/pages\/157","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/sagroups.ieee.org\/2020\/wp-json\/wp\/v2\/pages"}],"about":[{"href":"https:\/\/sagroups.ieee.org\/2020\/wp-json\/wp\/v2\/types\/page"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/sagroups.ieee.org\/2020\/wp-json\/wp\/v2\/users\/4848"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/sagroups.ieee.org\/2020\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=157"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/sagroups.ieee.org\/2020\/wp-json\/wp\/v2\/pages\/157\/revisions"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/sagroups.ieee.org\/2020\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=157"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}