Quelle: Hochschule Niederrhein
Projektbeschreibung
Die Detektion des unbefugten Betretens von Eisenbahntunneln stand im Mittelpunkt des Projektes „TUNUKI“, da die bisher eingesetzte Technik zu vielen Fehlalarmen durch eindringende Tiere oder Umwelteinflüsse führt. Zunächst wurde der Messaufbau für die Datenerfassung mit einem Dynamic Vision Sensor (DVS) entwickelt und anschließend Trainingsdaten in einem ausgewählten Bahntunnel aufgezeichnet. Diese Daten wurden manuell als Bilder mit und ohne Person gelabelt. Anschließend wurden verschiedene neuronale Klassifikationsnetze unterschiedlicher Komplexität untersucht und angepasst. Zum Vergleich wurde zusätzlich ein neuronales Netz mit eigenen Bildern der Überwachungskamera und öffentlich verfügbaren Datensätzen getestet.
Ergebnisse und Wirkungen
In der Evaluation der neuronalen Netze für DVS-Daten hat sich gezeigt, dass die Anzahl der Fehlalarme mit dem Yolov8-cls am geringsten war. Über einen Beobachtungszeitraum von drei Monaten wurden nur noch zwei Fehlalarme registriert, bei gleichzeitig sicherer Detektion von eintretenden Personen. Ähnlich gute Ergebnisse konnten mit herkömmlichen Kameradaten mit einem Yo-lov8 erzielt werden, wobei hier jedoch nur ein eingeschränktes Bildmaterial zur Auswertung zur Verfügung stand.
Vor dem Einsatz der entwickelten Technik in der Praxis sollte noch eine Langzeitstudie durchgeführt werden, um die Vor- und Nachteile der beiden untersuchten Techniken besser herausarbeiten zu können. So waren beispielsweise Aufnahmen bei Regen, Schnee oder in der Nacht nicht in den Testdaten der normalen Überwachungskamera enthalten. Die entwickelten Algorithmen und die erzeugten Datensätze des DVS werden in weiteren Forschungsprojekten, z.B. zum Insektenmonitoring, eingesetzt.
| Zuwendungsempfänger | Hochschule Niederrhein, Krefeld FKZ: 19F1115A |
| Projektvolumen (zum Bewilligungszeitpunkt) | 95.793,41 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 |