Technik von Linzer Forschern findet in einem kombinierten Integralbild auch von Vegetation verdeckte Personen.
Bei Rettungseinsätzen werden vermisste oder verunglückte Personen mit Wärmebildkameras vom Helikopter aus gesucht. In dicht bewaldeten Gebieten sind sie so aber kaum zu finden. Ein neues Verfahren ermöglicht nun, mit Hilfe Künstlicher Intelligenz (KI) zahlreiche Bilder einer auf einer Drohne montierten Wärmebildkamera zu kombinieren und dadurch auch bei starker Vegetation eine Person zu orten, berichten Forscher der Uni Linz im Fachjournal "Nature Machine Intelligence".
Mehrere Vorteile
In Österreich ist der ÖAMTC 2018 knapp 2.300 alpine Such- und Rettungseinsätze mit Helikoptern geflogen, in den 165 Nationalparks der USA waren es im selben Jahr mehr als 2.700 derartige Einsätze, schreiben die Wissenschafter um Oliver Bimber vom Institut für Computergrafik der Universität Linz in ihrer Arbeit. In Zukunft werden dabei wohl autonome Drohnen vermehrt eingesetzt, um Suchgebiete zu vergrößern oder Suchzeiten zu verkürzen.
Das Problem dabei ist, dass dabei Wärmebildkameras zum Einsatz kommen, die Bilder aus der Differenz von Körperwärme und Umgebungstemperatur erzeugen - ein Verfahren, das in dicht bewaldeten Gebieten keine Ergebnisse liefert. Denn entweder verdeckt die Vegetation den Untergrund zu stark oder die sonnenbestrahlten Bäume haben eine ähnliche Temperatur wie die vermisste Person.
Bimber und sein Team haben nun einen Drohnen-Prototypen entwickelt, der diese Aufgabe meistern kann. Die Drohne versucht dabei nicht wie üblich, Personen in einzelnen Wärmebildern zu detektieren, sondern kombiniert mehrere Einzelaufnahmen zu einem Integralbild. Und erst dieses wird mit Hilfe von Deep Learning-Verfahren klassifiziert, also von der KI ausgewertet. Auf YouTube wurde ein Video dazu veröffentlicht.
"Das ganze funktioniert auf dem Messprinzip synthetischer Aperturen, wie es schon in anderen Bereichen genutzt wird, etwa bei Radioteleskopen", erklärte Bimber gegenüber der APA. Ist etwa der Durchmesser eines Radioteleskops nicht groß genug für eine gute Signalqualität, werden einfach mehrere Teleskope vernetzt, um rechnerisch ein Signal zu erzeugen, das jenem eines viel größeren Teleskops entspricht.
Dieses Prinzip nutzen die Linzer Forscher, indem die Drohne Bilder über eine große Fläche aufnimmt. "Die Bilder werden dann so kombiniert, dass sich daraus ein Integralbild ergibt. Dieses entspricht einem Bild, das man mit einer Linse von mehreren Hundert Metern Durchmesser aufgenommen hat", so Bimber.
Während eine Einzelaufnahme mit einer normalen, nur wenige Millimeter großen Linse eine so hohe Tiefenschärfe hat, dass eine vermisste Person fast vollständig verdeckt ist, hat das Integralbild der künstlich erzeugten riesigen Linse nur eine ganz geringe Tiefenschärfe. "Indem wir diese Linse auf den Waldboden fokussieren, wird alles über dem Boden, also etwa die ganzen Bäume, so unscharf, dass es im Integralbild verschwindet, und die vermisste Person wird erkennbar", erklärte der Wissenschafter.
Prototypen überzeugen
"Die Prototypen funktionieren wirklich gut, wir haben eine Erkennungsrate von 87 bis 95 Prozent im Praxiseinsatz, trotz starker Verdeckung", sagte Bimber. Mit herkömmlichen Einzelbildern würde man dagegen lediglich eine Erkennungsrate von unter 25 Prozent erreichen.
Weil es für diesen Einsatzzweck keine Daten zum Trainieren des Neuronalen Netzes gegeben hat, haben die Forscher eine eigene Datenbasis erstellt, die nun frei zur Verfügung steht. "Wir haben dafür ein Jahr lang Bilddaten von Menschen in allen möglichen Posen von oben aufgenommen, stehend, gehend, sitzend, liegend", so Bimber.
Dabei konnten die Forscher zeigen, dass es gar nicht notwendig ist, diese Bilddaten in allen möglichen Waldtypen aufzunehmen, "weil unser Verfahren die Verdeckung so gut wegrechnet und die Klassifizierung völlig unabhängig von der Verdeckung gelingt". Daher konnten sie die Trainingsdaten auf einem Testgebiet am Campus der Uni Linz aufnehmen.
Die Testmessungen mit den Prototypen wurden dann in ganz unterschiedlichen Wäldern, zu unterschiedlichen Jahreszeiten und unterschiedlichen Bedingungen durchgeführt, nur in der Nacht darf nicht geflogen werden, weil immer Sichtkontakt zur Drohne bestehen muss. Zum Zeitpunkt der Einreichung des "Nature"-Papers sei die Integration und Klassifikation der Bilder noch nicht in Echtzeit erfolgt, dies sei aber mittlerweile möglich.
Ausdauer als Achillesferse
Die einzige Einschränkung für einen Einsatz in der Praxis sieht Bimber derzeit in der batteriebedingt limitierten Flugzeit der Drohnen von maximal 30 Minuten. Die Forscher planen aber bereits ein neues Projekt, in dem eine Drohne mit Verbrennungsmotor verwendet werden soll, "und dann wird das ganze praktikabel".
Das Verfahren eignet sich den Forschern zufolge aber nicht nur für zivile Such- und Rettungseinsätze, sondern auch in anderen Bereichen wie Überwachungsaufgaben der Polizei oder des Militärs, bei autonomen Fahrzeugen oder Wildbeobachtungen.
