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TU Berlin

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PerimeterNetz

Projektdaten
Name
Perimeterschutz
Gefördert durch
Bundesministerium für Wirstchaft und Energie (BMWi)
Projektdauer
01.01.2015 - 31.12.2015
Projektart
Zentrales Innovationsprogramm Mittelstand (ZIM)

Abstract

Ziel ist der Schutz von abgelegenen, ausgedehnten Objekten mit öffentlichen Zugang. Dabei soll das eingesetzte Wachpersonal durch eine im Projekt prototypenhaft zu realisierende automatische Szeneinterpretation alarmiert werden.
 
Die Szeneinterpretation stützt sich im gewählten Ansatz auf eine dezentrale Sensorik. Jeder Sensorknoten ist dabei in der Lage mithilfe moderner Deep Learning Technologien Objekte mit hoher Genauigkeit zu erkennen. Aufgrund des Einsatzgebietes muss dabei zwischen Wildtieren, Fahrzeugen und auffälligen bzw. unauffälligen Personen differenziert werden.
 
Die Objekte werden mit einem Minimum an Interaktion erlernt, Personen werden in einer aus unterschiedlichen Kamera-Perspektiven ermittelten 3D-Szene verfolgt.
 
Die Analysen sind nach dem Sachwarmprinzip organisiert und konzentrieren sich für besonders rechenintensive Szenen selbstständig auf dem Ringserver. Hierfür wird der latenzarme und zeit synchrone Multimediabus der Autoindustrie, MOST, verwendet.
 
Eine ähnliche Bedarfslage findet sich auch in in den Abstellbereichen von Bahn und Binnenschifffahrt. Technische Alternativen zur Bestreifung waren hier wegen der bisher sehr hohen Fehlalarmraten nicht in Sicht.
 
Durch den Einsatz der Deep Learning Verfahren und der intelligenten Analyse nach dem Sachwarmprinzip soll diese Fehlalarmrate soweit reduziert werden, dass nicht nur der Aufwand zur Untersuchung der gemeldeten Alarme reduziert wird, sondern potentiell auch neue Anwendungsbereiche erschlossen werden können.

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