Weltpremiere: Neue Drohnen-Generation

Wie intelligente Drohnen Menschen finden

JKU – Alleine 2019 flog der Österreichische Automobilclub (ÖAMTC) mehr als 2.000 alpine Such- und Bergungseinsätze mit Helikopern. Dabei kommen Wärmebildkameras zum Einsatz, die die Differenz von Körperwärme und Umgebungstemperatur detektieren. Aufgrund der starken Bedeckung ist das in dicht bewaldeten Gebieten allerdings nicht mehr möglich. Statt teurer Hubschrauberflüge könnten intelligente Drohnen aushelfen und schneller, kostengünstiger, größere Suchgebiete abdecken.

Autonome Drohnen werden künftig vermehrt solche Sucheinsätze unterstützen. Diese Drohnen müssen eigenständig, aber auch zuverlässig Personen finden können, bevor sie ein Rettungsteam zur Bergung alarmieren. Fortschritte im Bereich der Künstlichen Intelligenz (KI) legen dabei die Grundlage, lösen das Problem alleine aber nicht.

Weltpremiere: Neue Drohnen-Generation

Ein Team um Prof. Oliver Bimber vom Institut für Computergrafik der Johannes Kepler University Linz (JKU) hat nun einen weltweit einzigartigen Drohnen-Prototyp präsentiert, der dieser Aufgabe gewachsen ist.

Die Drohne versucht nicht, wie üblich, Personen in einzelnen Wärmebildern zu detektieren. Sie kombiniert stattdessen mehrere Einzelaufnahmen zu einem Integralbild, das zur Klassifikation genutzt wird. Da die Integralbilder Verdeckungen deutlich reduzieren, werden mithilfe moderner Deep-Learning-Verfahren Personen mit einer Wahrscheinlichkeit von weit über 90 Prozent korrekt erkannt -- trotz starker Verdeckung.

Gleiche Verfahren erreichen mit herkömmlichen Einzelbildern lediglich eine Erkennungsrate von unter 25 Prozent. Da für diesen Einsatzzweck bisher keinerlei Daten existieren, die es erlauben ein Deep-Learing-Verfahren zu trainieren, musste das Team in den vergangenen Monaten eine eigene Datenbasis erstellen. Diese steht nun auch der Öffentlichkeit frei zur Verfügung.

Die Ergebnisse der ersten Feldstudien und die grundlegende Erkenntnis, dass sich im Fall von Verdeckungen Bildkombinationen signifikannt besser zur Klassifikation eignen als Einzelaufnahmen, werden nun im renommierten Journal Nature Machine Intelligence publiziert.

Eine Lösung, die nicht nur Anwendung für zivile Such- und Rettungseinsätze findet, sondern auch in anderen Bereichen wie Überwachungsaufgaben der Polizei oder des Militärs, bei autonomen Fahrzeugen oder Wildbeobachtungen etc. zum Einsatz kommen könnte. Aktuell arbeitet das Team an der Verbesserung des Verfahrens, um Suchgeschwindigkeit und -radius noch weiter zu erhöhen.

Gefördert wird das Grundlagenforschungsprojekt durch den Österreichischen Wissenschaftsfonds (FWF) und durch das Land Oberösterreich, gemeinsam mit dem Ministerium für Bildung, Wissenschaft und Forschung (BMBWF) über das Linz Institute of Technology (LIT).

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Pressekontakt Johannes Kepler University Linz Prof. Dr. Ing. habil. Oliver Bimber Institute of Computer Graphics T.: +43-732-2468-6631 oliver.bimber@jku.at