Verbundprojekt: Kollisionsschutzsystem für Vögel in Windenergieparks (Wind Turbine Bird Strike Avoidance System - WITURBISA); Teilprojekt: System zur Echtzeit Vogelidentifizierung und -klassifizierung (Bird Identification Decision Support System - BIDSS)

Das Projekt WITURBISA hat zum Ziel, ein kostengünstiges Sensorsystem zur automatischen Vogel- und Artenerkennung in Windparks zu entwickeln. Im Teilprojekt BIDSS wird ein System zur Echtzeit Vogelidentifizierung und -klassifizierung entwickelt (Bird Identification Decision Support System - BIDSS). Es besteht aus Hard- und Softwarekomponenten. Es zielt darauf ab, verbesserte Algorithmen für die bildbasierte Vogelklassifizierung durch den Einsatz moderner 3D-Bildverarbeitungsverfahren zu entwickeln. Diese Techniken ermöglichen es, Merkmale in Bezug auf Größe, Geometrie und Körper-Flügel-Verhältnisse zu extrahieren und dadurch die kamerabasierten Klassifizierungsalgorithmen zu verbessern. Die vorhandene 3D-Merkmalextraktion basiert hauptsächlich auf bekannten Verfahren, so z.B. Bilder mit hoher Auflösung, starren Formen und/oder mehreren Kameras. Ein 3D-Merkmalsextraktionsprozess für fliegende Vögel muss die zusätzlichen Herausforderungen von Bildern mit niedriger Auflösung und unscharfen Bildern meistern, die hauptsächlich durch den langen Beobachtungsabstand und niedrigauflösende Kamerasensoren verursacht werden. Eine einzelne Kamera liefert nur eine einzige Perspektive und unzureichende 3D-Informationen. Außerdem haben die Zielobjekte keine feste Form wie z.B. ein Flugzeug oder Drohne. Fliegende Vögel verändern ihre äußere Form mit jedem Flügelschlag oder durch Kopfbewegungen. Das Radar liefert zwar eine Entfernungsinformation, trägt aber nicht zu 3D- oder Bildinformationen bei. Ein robuster 3D-Merkmalsextraktionsprozess für fliegende Vögel muss in der Lage sein, bestimmte Merkmale während einer kurzen Videosequenz zu verfolgen und die relative Position dieser Merkmale in Raum und Zeit vorherzusagen. Die Forschung konzentriert sich auf die Echtzeit 3D-Merkmalextraktion aus einem Kamera-Array. Ein optimiertes Kamera-Array (mit hoher Bildauflösung und Framerate) wird erstellt, um die Auswirkungen und Chancen einer Kameraverbesserung zu analysieren.