Quelle: Hochschule Niederrhein, iPatter Institut
Problemstellung
Das unbefugte Betreten von Personen in Tunnel muss sicher erkannt werden, da sich sonst das Risiko eines Unglücks erhöht und ein reibungsloser Zugverkehr nicht mehr gewährleistet ist. Bisherige Auswertungen von Überwachungsvideos oder LiDAR-Daten haben zu keinem zuverlässigen Erkennungsergebnis geführt. Um eine Praxistauglichkeit der automatischen Alarmierung zu erreichen, ist es notwendig, die Anzahl der Fehlalarme zu senken, die durch eindringende Tiere oder Umwelteinflüsse hervorgerufen werden.
Projektziel
In der Machbarkeitsstudie sollen die Detektions- und Klassifikationsergebnisse für Personen in Tunneleingängen ermittelt werden. Hierzu wollen wir zum einen Daten, die mit einer Event-Kamera aufgenommen werden, untersuchen und zum anderen diese Daten mit herkömmlicher Überwachungs- bzw. Infrarot- Kamerabildern kombinieren. Bei der Event-Kamera handelt es sich um einen Bildsensor, der keine Bilder, sondern nur Helligkeitsänderungen an einzelnen Pixelpositionen mit einer sehr hohen Zeitauflösung erfasst. Für das Training der neuronalen Netze muss der bisher verfügbare Datensatz zur Klassifikation von bewegten Objekten in einer Outdoor-Umgebung bei fest montierter Event-Kamera um neue Klassen, wie Züge und Tiere, erweitert werden.
Durchführung
Zuerst werden Trainingsdaten aufgenommen. Jedes aufgezeichnete Event bzw. jeder Pixel in den aufgezeichneten Überwachungskamerabildern wird anschließend mit einem Label versehen (z.B. Person, Zug, Tier usw.). Mit diesen Daten werden verschiedene neuronale Netzstrukturen für Punktwolken und Bilder (PointNet++, U-Net) an die Aufgabenstellung angepasst. Für die Kombination von zwei Sensoren entwickelt das Projektteam eine integrierte Lösung. Abschließend erfolgt die Evaluation und Bewertung der besten Lösung bezüglich Einsatzbarkeit in der Praxis.
| Zuwendungsempfänger | Hochschule Niederrhein, Krefeld FKZ: 19F1115A |
| Projektvolumen (zum Bewilligungszeitpunkt) | 108.959 Euro (davon 92% Förderung durch das BMDV) |
Projektlaufzeit (zum Bewilligungszeitpunkt) | 09/2022 – 08/2023 |
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| Ansprechpartner | Hochschule Niederrhein, iPattern Institut Regina Pohle-Fröhlich Tel. +49 2151 822 4762 E-Mail: regina.pohle@hsnr.de |