Kraftbasierte dynamische Bildregistrierung zur zeitnahen UAV-unterstützten Kartierung von Schadensgebieten

Kraftbasierte dynamische Bildregistrierung zur zeitnahen UAV-unterstützten Kartierung von Schadensgebieten von Stern,  Claudius
Die Verwendung unbemannter Luftfahrzeuge (UAVs) als Kameraträger ist in den letzten Jahren häufiger geworden. Neben dem Einsatz zur Überwachung ist ein weiteres Anwendungsgebiet die Unterstützung von Rettungseinsätzen. Als Teilgebiet der Bildverarbeitung ist die Bildregistrierung Gegenstand aktiver Forschung. Hierbei werden mehrere Bilder mit ähnlichem Inhalt so übereinander angeordnet, dass die ähnlichen Teile möglichst exakt übereinander liegen. Werden Bilder von UAVs mit nach unten gerichteter Kamera mit kurzem zeitlichen Abstand erfasst, können die Bilder nach einer Registrierung beispielsweise zu einer Übersichtskarte zusammengefügt werden. In dieser Arbeit wird ein neues Verfahren zur Bildregistrierung vorgestellt, das an den Anforderungen eines Rettungseinsatzes ausgerichtet ist. Das Verfahren verwendet ein der Physik entlehntes Modell von Massen und Kräften, um eine Bildregistrierung durchzuführen. Bilder werden als Massen mit bestimmten Eigenschaften betrachtet, und die Verknüpfung von Gebieten ähnlichen Inhalts geschieht mittels Kräften, die an den entsprechenden Massen angreifen. Im Kontrast zu vielen literaturüblichen Verfahren werden zur Erstellung eines global konsistenten zusammengesetzten Bildes nicht alle Bilder im Vorhinein benötigt. Das vorgestellte Verfahren zur Ausrichtung von Bildern wird im Kontext verwandter Arbeiten aus verschiedenen Blickwinkeln betrachtet und klassifiziert. Neben Versuchen mit synthetisch erzeugten Daten konnte das Verfahren anhand von Aufnahmen, die in realen Flugtests entstanden sind, validiert werden. Die technische Machbarkeit konnte im Rahmen des Forschungsprojekts SOGRO (Sofortrettung bei Großunfall mit Massenanfall von Verletzten) gezeigt werden. Die realen Flugversuche fanden im Kontext des Großunfallszenarios statt.
Aktualisiert: 2023-05-15
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Kraftbasierte dynamische Bildregistrierung zur zeitnahen UAV-unterstützten Kartierung von Schadensgebieten

Kraftbasierte dynamische Bildregistrierung zur zeitnahen UAV-unterstützten Kartierung von Schadensgebieten von Stern,  Claudius
Die Verwendung unbemannter Luftfahrzeuge (UAVs) als Kameraträger ist in den letzten Jahren häufiger geworden. Neben dem Einsatz zur Überwachung ist ein weiteres Anwendungsgebiet die Unterstützung von Rettungseinsätzen. Als Teilgebiet der Bildverarbeitung ist die Bildregistrierung Gegenstand aktiver Forschung. Hierbei werden mehrere Bilder mit ähnlichem Inhalt so übereinander angeordnet, dass die ähnlichen Teile möglichst exakt übereinander liegen. Werden Bilder von UAVs mit nach unten gerichteter Kamera mit kurzem zeitlichen Abstand erfasst, können die Bilder nach einer Registrierung beispielsweise zu einer Übersichtskarte zusammengefügt werden. In dieser Arbeit wird ein neues Verfahren zur Bildregistrierung vorgestellt, das an den Anforderungen eines Rettungseinsatzes ausgerichtet ist. Das Verfahren verwendet ein der Physik entlehntes Modell von Massen und Kräften, um eine Bildregistrierung durchzuführen. Bilder werden als Massen mit bestimmten Eigenschaften betrachtet, und die Verknüpfung von Gebieten ähnlichen Inhalts geschieht mittels Kräften, die an den entsprechenden Massen angreifen. Im Kontrast zu vielen literaturüblichen Verfahren werden zur Erstellung eines global konsistenten zusammengesetzten Bildes nicht alle Bilder im Vorhinein benötigt. Das vorgestellte Verfahren zur Ausrichtung von Bildern wird im Kontext verwandter Arbeiten aus verschiedenen Blickwinkeln betrachtet und klassifiziert. Neben Versuchen mit synthetisch erzeugten Daten konnte das Verfahren anhand von Aufnahmen, die in realen Flugtests entstanden sind, validiert werden. Die technische Machbarkeit konnte im Rahmen des Forschungsprojekts SOGRO (Sofortrettung bei Großunfall mit Massenanfall von Verletzten) gezeigt werden. Die realen Flugversuche fanden im Kontext des Großunfallszenarios statt.
Aktualisiert: 2023-04-17
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