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WSAM: Wide Synthetic Aperture Sampling für die Bewegungsklassifizierung
Projektbearbeiter:
M.Sc. Lukas Bostelmann-Arp
Finanzierung:
Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG) ;
Wir werden mit der Johannes Kepler Universität in Linz und dem Deutschen Zentrum für Luft- und Raumfahrt (DLR) in Oberpfaffenhofen zusammenarbeiten. Ziel des Projekts ist der Einsatz von autonomen Drohnenschwärmen für Rettungseinsätze. Dabei können Drohnen das Schwarmverhalten von Vögeln imitieren, um für Rettungszwecke immer eine optimale Sicht zu haben.

Bei der großen Aufmerksamkeit, die Drohnen derzeit zuteil wird, übersieht man leicht das enorme Potenzial, das sie im zivilen Bereich mit sich bringen. Weltweit etablieren sich Drohnengruppen in Blaulichtorganisationen wie Polizei, Feuerwehr und Bergrettung, um diese Technologie zur Rettung von Menschenleben einzusetzen. Such- und Rettungseinsätze profitieren unter anderem vom flexiblen, schnellen und - im Vergleich zu Helikoptern - kostengünstigen und sicheren Einsatz von Drohnen. Auch bei der Inspektion von Katastrophengebieten, der Früherkennung von Waldbränden, der Grenzsicherung oder der Wildtierbeobachtung werden sie eingesetzt. Das Problem bei all diesen Anwendungen ist immer die Verdeckung durch Vegetation, z. B. Wald, die es in der Regel unmöglich macht, Menschen, Tiere oder Fahrzeuge in einzelnen Luftbildern zu finden, zu erkennen und zu verfolgen. Dieses Projekt basiert auf der an der Johannes Kepler Universität entwickelten Bildgebungsmethode "Airborne Optical Sectioning" (AOS) und wird weitere Potenziale der Schwärme untersuchen.

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