Münster (Westfalen), Univ., Diss., 2004. / Erscheinungsjahr an der Haupttitelstelle: 2003. Computerdatei im Fernzugriff.

Münster (Westfalen), Universiẗat, Diss., 2004. / Erscheinungsjahr an der Haupttitelstelle: 2003.

Zugl.: Darmstadt, Techn. Univ., Diss., 2008

Techn. Hochsch., Diss., 2004--Aachen.

Konstanz, Univ., Diss., 2008. / Aus: Ersch. auch im Verl. Dr. Hut (http://www.dr.hut-verlag.de), ISBN 978-3-89963-780-9.

Die vorliegende Arbeit beschäftigt sich mit der berührungslosen Schweißdetektion im Fahrzeug als Bestandteil der automatisierten Klimasteuerung. Für die Erkennung von Schweiß wird eine Wärmebildkamera herangezogen, da austretender Schweiß durch Entzug der Verdampfungswärme die Haut abkühlt und daher auf dem Wärmebild zu sehen ist. Die Ergebnisse basieren auf verschiedenen Studien, in denen 20 Probanden ein sportliches Training absolvieren mussten, um ins Schwitzen zu kommen. Dabei wurde in regelmäßigen Abständen nach dem Schweißstatus gefragt und der Kopfbereich im Wärmebild aufgenommen. Für die Auswertung wurde der Stirnbereich auf dem Wärmebild explorativ untersucht, da dieser meistens nicht von Haaren oder Kleidung bedeckt ist. Der Stirnbereich wurde dann für verschiedene Schweißzustände betrachtet und die Temperaturdifferenz zwischen maximaler und minimaler Temperatur, sowie die festgestellte Fleckigkeit anhand einer räumlichen Frequenzanalyse analysiert. Die Ergebnisse zeigen, dass anhand der 2D-Fouriertransformation, mit anschließender Bildung des radialen Mittelwerts aus dem Powerspektrum, die beste Unterscheidung zwischen einem schwitzenden und nicht schwitzenden Insassen gemacht werden können. Speziell bei der Betrachtung eines Pixelbereichs von 21 Pixel x 21 Pixel auf der Stirn konnte mithilfe der Signalentdeckungstheorie eine Treffer-Rate von 95 % unter 5 % falschen Alarmen festgestellt werden. Das bedeutet, dass es möglich ist, anhand eines Wärmebilds der Stirn das Schwitzen bei einem Insassen im Fahrzeug mit einer Sicherheit von 95 % zu erkennen.