Stabile Sicht aus der Luft: verbesserte Umfelderkennung für das autonome Fliegen
10. Juli 2025 | Fraunhofer IVI und Institut Polytechnique de Paris entwickeln Verfahren zur Erhöhung der Bildstabilität in Videos autonomer Fluggeräte

Um autonomes Fliegen zu ermöglichen, müssen Luftfahrtsysteme ihr Umfeld erkennen und die Objekte darin kontinuierlich in Echtzeit klassifizieren. Dabei kommen verschiedenste Sensoren zum Einsatz – unter anderem auch RGB-Kameras. Deren heterogenes Datenmaterial muss zuverlässig ausgewertet und für die autonome Flugführung zur Verfügung gestellt werden. Doch bei wechselnden Lichtverhältnissen, schnellen Bewegungen oder wenigen verfügbaren Trainingsdaten schwankt die Qualität der Auswertung stark. Ein neues Verfahren mit dem Namen Semantic Similarity Propagation (SSP) sorgt dafür, dass die »Verständnisleistung« der KI über mehrere Videoframes hinweg stabil bleibt – selbst bei stark bewegten Kameras. Das Verfahren wurde von Forschenden des Fraunhofer-Anwendungszentrums »Vernetzte Mobilität und Infrastruktur« und dem Institut Polytechnique de Paris entwickelt und auf der IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) vom 11. bis 15. Juni 2025 in Nashville, USA vorgestellt.
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