{"id":174,"date":"2021-08-23T15:17:43","date_gmt":"2021-08-23T13:17:43","guid":{"rendered":"https:\/\/www.lan-wan-telecom.de\/index.php\/2021\/08\/23\/ki-unterstuetzt-bei-schneller-auswertung-von-drohnenbildern\/"},"modified":"2021-08-23T15:17:43","modified_gmt":"2021-08-23T13:17:43","slug":"ki-unterstuetzt-bei-schneller-auswertung-von-drohnenbildern","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.lan-wan-telecom.de\/index.php\/2021\/08\/23\/ki-unterstuetzt-bei-schneller-auswertung-von-drohnenbildern\/","title":{"rendered":"KI unterst\u00fctzt bei schneller Auswertung von Drohnenbildern"},"content":{"rendered":"<p>Bei einer Katastrophe, egal ob Hochwasser, Erdbeben oder Hurrikan, z\u00e4hlt jede Sekunde, um Notleidende mit humanit\u00e4rer Hilfe versorgen. Die Einsatzteams von Hilfsorganisationen stehen dabei unter immensem Zeitdruck, sich in zerst\u00f6rten Gebieten zurechtfinden. Ein Team des Fraunhofer-Instituts f\u00fcr Techno- und Wirtschaftsmathematik ITWM in Kaiserslautern entwickelt eine Software, die humanit\u00e4re Hilfe schneller an das richtige Ziel bringt. Sie nutzen daf\u00fcr Drohnenbilder, die in Echtzeit mit K\u00fcnstlicher Intelligenz (KI) ausgewertet werden.\u00a0Wenn Ersthelfer nach einer Katastrophe eintreffen, sind Stra\u00dfen oft unpassierbar und viele Menschen entweder auf der Flucht oder in ihrer zerst\u00f6rten Umgebung gefangen. Um das Ausma\u00df der Katastrophe, die Anzahl der Hilfsbed\u00fcrftigen und m\u00f6gliche Rettungswege einzusch\u00e4tzen, nutzen Notfallteams oft Satellitenbilder. Bis diese verf\u00fcgbar und ausgewertet sind, vergeht aber wertvolle Zeit. Darum kann es passieren, dass Hilfsg\u00fcter versehentlich in fast unbewohnte Regionen geschickt werden, w\u00e4hrend an anderen Orten Menschen vergeblich auf lebensrettende Hilfe warten.<\/p>\n<h4>Schnelle Datenauswertung mit KI-Algorithmen<\/h4>\n<p>Manche Hilfsorganisationen, wie z.B. das World Food Programme (WFP) der Vereinten Nationen, setzen deshalb unbemannte Drohnen ein, die Luftbilder vom Krisengebiet erstellen. Die Ersthelfer sichten anschlie\u00dfend Hunderte von Einzelbildern und f\u00fcgen sie zu einem Gesamtbild zusammen \u2013 das dauert Stunden; so vergeht wertvolle Zeit, bis die Rettungsteams samt Ausr\u00fcstung und Hilfsg\u00fctern an ihren Bestimmungsort gelangen.\u00a0Spezialgebiet der Abteilung \u00bbBildverarbeitung\u00ab des Fraunhofer ITWM sind Algorithmen f\u00fcr die Verarbeitung von Oberfl\u00e4chenbildern; diese Expertise hilft den Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftlern nun, den Auswerteprozess der Drohnenbilder zu beschleunigen, wie Abteilungsleiter Markus Rauhut erl\u00e4utert: \u00bbWir entwickeln eine Software, die mit K\u00fcnstlicher Intelligenz die Drohnenaufnahmen automatisch und in Echtzeit zusammensetzt und auswertet. Sie hei\u00dft EDDA (Effiziente Humanit\u00e4re Hilfe durch Intelligente Bildanalyse), funktioniert ohne Internetanschluss und kann auf handels\u00fcblichen Notebooks verwendet werden. Deshalb l\u00e4uft das Tool auch in zerst\u00f6rten Gebieten ohne Infrastruktur\u00ab, so Rauhut weiter. \u00bbGrundlage f\u00fcr die vollautomatische Analyse ist die Kombination von Bildverarbeitungs- und Deep- Learning-Algorithmen, die wir hier am Fraunhofer ITWM entwickeln.\u00ab<\/p>\n<h4>Training mit Satellitenaufnahmen<\/h4>\n<p>Damit die K\u00fcnstliche Intelligenz den selbstst\u00e4ndigen Lernprozess aufnimmt, wird sie mit Daten \u00bbangef\u00fcttert\u00ab. Daf\u00fcr k\u00f6nnen Forscher auf Satellitenaufnahmen aus Mozambique oder Kroatien zur\u00fcckgreifen, wo Helfer nach einem Erdbeben im Einsatz waren.\u00a0Diese Bilder werden \u00bbannotiert\u00ab, also mit Informationen \u00fcber den Zustand von Geb\u00e4uden oder Stra\u00dfen versehen und anschlie\u00dfend in das Neuronale Netz der Software eingespeist. Damit startet das Training in Krisengebieten: \u00bbMit den aufbereiteten Daten und Deep-Learning-Algorithmen beginnt EDDA n\u00e4mlich, neu aufgenommene Bilddaten selbstst\u00e4ndig zu erfassen und zu analysieren. Durch das wiederholte Verkn\u00fcpfen wird sie also mit der Zeit immer besser \u2013 wir begleiten das Training, bis sie gut genug ist, um im Ernstfall zu helfen\u00ab, so Markus Rauhut.\u00a0Aktuell arbeiten er und sein Team an der Benutzeroberfl\u00e4che, damit die Software auch dann intuitiv bedient werden kann, wenn die Notfallteams im Einsatz unter gro\u00dfem Druck stehen. Deren R\u00fcckmeldungen flie\u00dfen in die Optimierung ein. Ende 2021 soll EDDA verl\u00e4ssliche Auskunft \u00fcber den Zustand der Geb\u00e4ude in einem Katastrophengebiet geben. 2022 werden zudem Aussagen \u00fcber Stra\u00dfen und Br\u00fccken m\u00f6glich sein. Nicht zuletzt wegen der Flut im Ahrtal planen die Forscher, auch Wasserpegel zu erfassen \u2013 diese lassen n\u00e4mlich auf die Befahrbarkeit von Stra\u00dfen im betroffenen Gebiet schlie\u00dfen. Die Bilderkennungs-Software EDDA kann f\u00fcr Hilfsorganisationen also eine rasche und fundierte Entscheidungshilfe sein, um humanit\u00e4re Hilfe schneller ans Ziel zu bringen und den Wiederaufbau stabiler Infrastrukturen zu beschleunigen. Die Fraunhofer Stiftung unterst\u00fctzt das Projekt, mit dem kein Geld verdient werden soll. Notfallteams nutzen EDDA unentgeltlich. Um den Prototypen der Software im Ernstfall zu testen, ben\u00f6tigen die Kaiserslauterer Forscher allerdings noch weiteren Input und freuen sich \u00fcber Bilddaten von Hilfsorganisationen.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Bei einer Katastrophe, egal ob Hochwasser, Erdbeben oder Hurrikan, z\u00e4hlt jede Sekunde, um Notleidende mit humanit\u00e4rer Hilfe versorgen. 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