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  Titel: Automatisierte Kitzrettung: Die Anwendung von künstlicher Intelligenz und Drohnentechnologie zur Verbesserung der Wildtiererkennung auf landwirtschaftlichen Flächen
  AutorIn: Alexander Pichler
  Typ: Bachelorarbeit
  ÖFOS 2012 Code: 102001 Artificial Intelligence
  Institution: Ferdinand Porsche FernFH, Wiener Neustadt, WIBA
  Betreuung: Werner Toplak
  Datum: 2024
  Abstract (de):

Die vorliegende Arbeit befasst sich mit dem Einsatz von künstlicher Intelligenz (KI) und Drohnentechnologie zur Rettung von Rehkitzen während der Mähsaison. Rehkitze werden häufig von Mähmaschinen erfasst, da sie sich bei Gefahr regungslos im hohen Gras verstecken. In der Vergangenheit wurden bereits verschiedene Methoden entwickelt, um Rehkitze zu retten. Dazu zählen akustische und geruchliche Abschreckungsmaßnahmen, die traditionelle Suche sowie der Einsatz von Drohnen. Die Erfolgsaussichten, ein Kitz mit einer Drohne aufzuspüren, sind am größten. Allerdings ist diese Methode zeitintensiv und anfällig für Fehler, da die Wahrnehmung des Menschen limitiert ist.
Das Ziel dieser Arbeit ist die Entwicklung eines Prototypen, welcher mithilfe einer KI-basierten Auswertung von Drohnenaufnahmen die genauen geografischen Koordinaten von Rehkitzen berechnet. Im Anschluss erfolgt ein Vergleich der Zeitersparnis und der Genauigkeit gegenüber der manuellen Auswertung durch Menschen.
Die Ergebnisse legen dar, dass die KI-gestützte Methode die Zeit für das Auffinden der Kitze signifikant verkürzt, jedoch bei der Genauigkeit hinter der manuellen Auswertung zurückbleibt sowie eine höhere Rate an falsch-positiven Erkennungen aufweist. Die Detektionsrate könnte durch eine größere Menge an Trainingsdaten verbessert werden.

  Abstract (en):

Die vorliegende Arbeit beschäftigt sich mit dem Einsatz von Künstlicher Intelligenz (KI) und Drohnentechnologie für die Rettung von Rehkitzen während der Mähsaison. Rehkitze werden oft von Mähmaschinen getroffen, da sie bei Bedrohung regungslos im hohen Gras liegen bleiben. Um Rehkitze zu retten, wurden in der Vergangenheit verschiedene Methoden entwickelt, darunter akustische und geruchshemmende Mittel, traditionelle Suchmethoden und der Einsatz von Drohnen. Die Chancen, ein Rehkitz erfolgreich zu lokalisieren, sind bei Drohnen am höchsten; Diese Methode ist jedoch zeitaufwändig und fehleranfällig aufgrund menschlicher Einschränkungen in der Wahrnehmung.
Das Ziel dieser Arbeit ist es, einen Prototyp zu entwickeln, der KI-basierte Analyse von Drohnenaufnahmen nutzt, um die genauen geografischen Koordinaten von Rehkitzen zu berechnen. Anschließend wird ein Vergleich zwischen der Zeiteffizienz und Genauigkeit der KI-Methode und der manuellen menschlichen Bewertung vorgenommen.
Die Ergebnisse zeigen, dass die KI-gestützte Methode den Zeitaufwand für die Ortung der Rehkitze deutlich reduziert, aber in Bezug auf die Genauigkeit hinter der manuellen Auswertung zurückbleibt und eine höhere Rate an Fehlalarmen aufweist. Die Erkennungsrate könnte mit einem größeren Datensatz an Trainingsdaten verbessert werden.

  Keywords (de): Kitzrettung, Drohnentechnologie, Wildtiererkennung, Künstliche Intelligenz, YOLO, Bilderkennung, Darknet
  Keywords (en): Fawn rescue, Drone technology, Wildlife detection, Artificial intelligence, YOLO, Image detection, Darknet
 
PDF-Dokument Pichler_Alexander_11844563_WS24_Toplak_2024-09-26.pdf