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📌 Kernaussagen (TL;DR)

• Herausforderung: Die Suche nach winzigen Kennzeichen (30x15 Pixel) im vollen 1080p-Frame führt zu massiven False Positives an Schildern und senkt die Inferenzrate unter 10 FPS.
• Lösung: Zweistufige Hierarchie — Erst Fahrzeug finden (YOLOv3), dann Kennzeichen nur im Ausschnitt suchen (YOLOv5) und Zwischenframes mit schnellem CSRT-Tracking überbrücken.

📌 Kernaussagen (TL;DR)

• Herausforderung: Blendung durch nasse Fahrbahnen, Teer-Risse und Schatten erzeugen fehlerhafte Linien; einfache X-Koordinaten-Vergleiche erkennen Spurübertritte nicht zuverlässig.
• Lösung: Kombination aus adaptiver ROI-Trapezmaske, Steigungsfilterung positiver/negativer Geraden und Polygon-Flächenüberlappung (IoU > 0,15).

📌 Kernaussagen (TL;DR)

• Herausforderung: Dashcam-Aufnahmen bei hoher Geschwindigkeit leiden unter Vibrationen, Gegenlicht und Bewegungsunschärfe. Eine direkte OCR scheitert an niedriger Bildauflösung.
• Lösung: Eine modulare 6-Stufen-Pipeline mit strikter 30-FPS-Grenze, die Spurerkennung, hierarchische YOLO-Detektion, EDSR-Super-Resolution und temporales OCR-Voting kombiniert.