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Projektillustration: LOVe; (Quelle: TerraLoupe GmbH)

Quelle: TerraLoupe GmbH

Problemstellung

Neue Fahrzeug- und Systemtechnologien erfordern eine genaue Lokalisation von Objekten und neuartige Verfahren zur Ermittlung, Selektion und Verarbeitung relevanter Daten aus den generierten Datenmengen. Das Vorhaben LOVe ist eine Machbarkeitsstudie für die Entwicklung eines innovativen Gesamtsystems zur luftgestützten automatischen und hochlagegenauen Erkennung von Objekten im Verkehrsraum.

Projektziel

Ziel der Studie war die Entwicklung und das Testen von Deep Learning Algorithmen für die Objekterkennung aus luftgestützten Bilddaten des Verkehrsraums, die erstmalig unter Verwendung hochauflösender Senkrecht- und Schrägluftbilder generiert wurden. Mit der Entwicklung von speziellen, auf die Erkennung von Objekten im Verkehrsraum ausgerichteten Deep Learning Algorithmen sollte eine deutliche Erhöhung des Automatisierungsgrades bei der Objekterkennung in diesem Bereich erzielt werden.

Durchführung

In Kooperation mit dem DLR Institut für Optische Sensorsysteme erarbeitete das Startup TerraLoupe Objekterkennungsalgorithmen für hochauflösende Senkrecht- und Schrägluftbilder anhand von Trainingsdaten. Das Konsortium erstellte daneben einen Anforderungskatalog hinsichtlich der notwendigen Datenqualität der Luftbilder sowie für das DLR Kamerasystem MACS (Modular Airborne Camera System).

Verbundkoordinator

TerraLoupe GmbH, Gilching

  • FKZ: 19F1010A
Projektvolumen119.605
(davon 84 % Förderanteil durch BMVI)
Projektlaufzeit04/2017 - 03/2018
Projektpartner

Deutsches Zentrum für Luft- und Raumfahrt
e.V. – Institut für Optische Sensorsysteme,
Berlin

  • FKZ: 19F1010B
AnsprechpartnerTÜV Rheinland Consulting GmbH
Christian Jung
Tel.: 0221 806 - 4253
E-Mail: christian.jung@de.tuv.com