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    Lehrstuhl für Informatik VIII - Informationstechnik für Luft- und Raumfahrt

    SkyCAM-5

    SkyCAM-5 ist eine experimentelle Testplattform für die autonome Detektion von sog. Unidentified Aerial Phenomena (UAP). Durch den Einsatz von Bildverarbeitungsalgorithmen wird kontinuierlich der Himmel hinsichtlich auffälliger Phänomene beobachtet. Zur Verringerung von Fehldetektionen werden aktuelle Machine Learning Modelle angewandt. Das Hauptziel des Kamerasystems ist die Detektion von UAP’s. Sie kann auch kurzeitigen Leuchtphänomenen wie Blitze oder Meteore detektieren.

    Von SkyCAM-5 automatisch detektierte Objekte am Himmel (Hubschrauber, Vogelschwarm) am 15.12.2021 (Foto: H. Kayal)

    Hinter SkyCAM-5 steht eine komplexe Software-Architektur. Hier der Client mit den Reports über die Beobachtungen und deren Klassifizierung.

    SkyCAM-5 (Foto: H. Kayal)

    Abb. 1: Funktionsweise der SkyCAM-5 Software zur Detektion von unbekannten Phänomenen

    In der Umgebung der Kamera werden häufig bekannte Objekte wie Vögel, Insekten oder Helikopter detektiert. Diese werden durch ein Convolutional Neural Network erkannt und herausgefiltert. Das System wird in Zukunft durch zusätzliche Elemente und Funktionen, wie multiple Sensoren, Nachführsystem, etc. ergänzt.

                                

    Abb. 2: Beispiele für herausgefilterte Objekte

     

    Kontakt

    Prof. Dr.-Ing. Hakan Kayal

    Julius-Maximilians-Universität Würzburg
    Lehrstuhl Informatik VIII
    Emil-Fischer-Str. 32, Raum 3.202, 3. OG links
    Campus Hubland Nord
    D-97074 Würzburg 
    Deutschland

    Tel. +49-931-31-86649
    Fax +49-931-31-81368
    E-Mail: hakan.kayal@uni-wuerzburg.de