TY - CHAP A1 - Fichtel, Lars A1 - Frühwald, Alexander A1 - Hösch, Leonhard A1 - Schreibmann, Vitaliy A1 - Bachmeir, Christian T1 - Tree Localization and Monitoring on Autonomous Drones employing Deep Learning T2 - PROCEEDING OF THE 29TH CONFERENCE OF FRUCT ASSOCIATION N2 - Forest management relies on the analysis of satellite imagery and time intensive physical on-site inspections. Both methods are costly and time consuming. Satellite based images are often not updated in a sufficient frequency to react to infestations or other occurring problems. Forest management benefits greatly from accurate and recent information about the local forest areas. In order to react appropriately and in time to incidents such as areas damaged by storms, areas infested by bark beetles and decaying ground water level, this information can be extracted from high resolution imagery. In this work, we propose UAVs to meet this demand and demonstrate that they are fully capable of gathering this information in a cost efficient way. Our work focuses on the cartography of trees to optimize forest-operation. We apply deep learning for image processing as a method to identify and isolate individual trees for GPS tagging and add some additional information such as height and diameter. Y1 - 2021 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:bvb:863-opus-24908 ER - TY - CHAP A1 - Fichtel, Lars A1 - Erbacher, Dominik A1 - Heller, Leon A1 - Frühwald, Alexander A1 - Hösch, Leonhard A1 - Bachmeir, Christian T1 - Analysis of Object Detection Datasets for Machine Learning with Small and Tiny Objects T2 - Proceedings of the Eleventh International Conference on Engineering Computational Technology N2 - Deep Learning models are trained to detect humans, cars, and other large objects which are centered in the images. The same models struggle with detecting small and tiny objects because of architecture design decisions that reduce the entropy of small and tiny objects during training. These small and tiny objects are essential for damage identification and maintenance including inspection and documentation of aeroplanes, constructions, offshore structures, and forests. Our work defines the terms tiny and small in context of deep learning models to evaluate possible approaches to resolve the issue of low accuracy in detecting these objects. We analyse the currently applied common datasets Common Objects in Context, ImageNet and Tiny Object Detection Challenge dataset. In addition we compare these datasets and present the differences in terms of object instance size. The COCO dataset, ImageNet dataset and TinyObjects dataset are analysed regarding size categorization and relative object size. The results show the large differences between the size ratios of the three chosen datasets, with ImageNet having by far the largest object instances, COCO being in the middle and TinyObjects having the smallest objects as its name would indicate. Since the objects themselves are larger in terms of total pixel width and height, they therefore make up a bigger percentage on the superordinate picture. Looking at the size categories of the COCO dataset and our extension of the tiny and very small category, the results confirm the size hierarchy of the datasets. With ImageNet having most of its objects in the large category, COCO respectively in the medium category and TinyObjects in the very small category. By taking these results into account, the reader is able to choose a fitting dataset for their tasks.We expect our analysis to help and improve future research in the area of small and tiny object detection. KW - machine learning KW - damage identification KW - object detection KW - inspection KW - tiny obejcts KW - small objects KW - maintenance KW - dataset Y1 - 2022 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:bvb:863-opus-24895 ER - TY - CHAP A1 - Fichtel, Lars A1 - Erbacher, Dominik A1 - Grünwald, Dennis A1 - Heller, Leon A1 - Bachmeir, Christian A1 - Timofte, Radu T1 - TASOD: A Data Collection for Tiny and Small Object Detection T2 - Lecture Notes in Computer Science Y1 - 2025 SN - 9783031918551 U6 - https://doi.org/https://doi.org/10.1007/978-3-031-91856-8_14 SN - 0302-9743 SP - 229 EP - 245 PB - Springer Nature Switzerland CY - Cham ER - TY - JOUR A1 - Bachmeir, Christian T1 - Mikrologistik der Zukunft mit dezentral organisierten boden- und luftgebundenen autonomen Fördereinheiten JF - FHWS Science Journal N2 - Geprägt durch den Einzug der Digitalisierung in Wirtschaft und Industrie sieht sich die Logistikbranche heute zunehmend damit konfrontiert, immer kleinere Stückmengen und Losgrößen transportieren zu müssen. Heutige, konventionelle Logistiksysteme sind für diese zukünftigen Anforderungen nicht ausgelegt. Deshalb bringt der Transport kleiner Losgrößen hohe Kosten mit sich. Darüber hinaus sind heutige Logistiksysteme nicht flexibel genug. Auch die praktizierte Ansammlung von kleinen Losgrößen zu größeren Einheiten erfüllt die Anforderungen nicht. Der Warentransport wird aus Sicht des steigenden Anspruchs an den Zeitfaktor teuer. Darüber hinaus entstehen zusätzliche Lagerkosten. Neue Technologien wie fahrerlose Transportsysteme und Transportdrohnen können in ihrer aktuellen Entwicklung dem Bedarf der Mikromobilität nur in stark abgegrenzten Bereichen gerecht werden und somit ihr Potenzial noch nicht ganzheitlich entfalten. Im Projekt wird die kollaborative Zusammenarbeit verschiedener Transporteinheiten wie fahrerlose Transportsysteme (FTS), Multicopter- und Flächendrohnen aufbauend auf einem KI-Service entwickelt, was einem heterogenen Netzwerk die Überwindung der einzelnen, technologischen Systemgrenzen und zweckdienlichen Einsatz ermöglicht. Die Auslegung von logistischen Systemen erfolgt immer nach dem Prinzip des minimalsten Aufwandes. Das Projekt FlowPro entwickelt ein auf KI-Verfahren basierendes Logistiknetzwerk, welches sich selbstständig organisiert und in Industrieparks die Intralogistik sowie darüber hinaus unternehmensübergreifend auf dem Land- und Luftweg die Mikromobilität von Waren ermöglicht und optimiert. KW - mikrologistik KW - autonom Y1 - 2022 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:bvb:863-opus-20086 UR - https://nbn-resolving.org/urn:nbn:de:bvb:863-opus-19389 SN - 2196-6095 VL - 5 IS - 2 SP - 117 EP - 124 ER - TY - JOUR A1 - Bachmeir, Christian T1 - Das Projekt KI-Inspektionsdrohne JF - FHWS Science Journal N2 - Das Verbundvorhaben KI-Inspektionsdrohne, im Rahmen des Luftfahrtforschungsprogramms V [1], hat als Ziel Maintenance-, Repair- und Overhaul-(MRO-)Prozesse in der Luftfahrtindustrie zu beschleunigen, und damit die MRO-Industrie noch wettbewerbsfähiger zu machen. Im Vorhaben wird ein sicheres System zur Schadensdetektion und -bewertung von äußeren Flugzeugstrukturen unter Berücksichtigung aktueller Instandhaltungs-Anforderungen der Luftfahrtbranche entwickelt. Der entwickelte Prototyp integriert vernetzte UAV (Unmanned Aerial Vehicles – Unbemannte Flugsysteme), autonome Navigation und Schadensaufnahme und KI-gestützte Auswertung und stellt ein Decision Support System zur Verfügung bzw. fällt eigenständig Entscheidungen. Forschungsschwerpunkt der FHWS ist, bzw. Forschungsschwerpunkte sind industriespezifische Ende-zu-Ende-Security, KI, Safety, und insbesondere die Absicherung der mobilen, mit Cloud oder Edge verbundenen Einheiten gegen Cyberattacken. KW - drohne KW - künstliche intelligenz Y1 - 2022 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:bvb:863-opus-19994 UR - https://nbn-resolving.org/urn:nbn:de:bvb:863-opus-19389 SN - 2196-6095 VL - 5 IS - 2 SP - 131 EP - 134 ER -