Forschung -

Maschinelles Lernen verbessert die Unterwassersicht in Echtzeit

Ein spezielles Bildverarbeitungsverfahren auf Basis künstlicher Intelligenz verbessert in Echtzeit die Sicht unter Wasser. Korrekturparameter müssen nicht mehr manuell eingestellt werden, sondern werden selbstständig von dem neuronalen Netzwerk angepasst.

Eine KI-gestützte Bildverarbeitung des Fraunhofer-Instituts für Graphische Datenverarbeitung IGD bereitet Unterwasser-Videoaufnahmen in Echtzeit auf. Das ermöglicht schnellere und effektivere Unterwassermaßnahmen. Anbieter von Unterwassertechnik können die Lösung für eingebettete Systeme in smarten Kameras oder auf Unterwasserfahrzeugen lizenzieren. Ein weiterer Vorteil: Das intelligente Bildverbesserungssystem arbeitet bei geringem Stromverbrauch.

Das Fraunhofer IGD hat jahrelange Expertise in der Bild- und Videoverbesserungvon Unterwasseraufnahmen. Neu ist die Anwendung künstlicher Intelligenz in Form sogenannter Autoencoder und Generative Adversarial Networks. Ein künstliches neuronales Netzwerk erkennt auf Unterwasseraufnahmen selbstständig die zu verbessernden Parameter und passt diese an. Konkret geht es um Farbkorrektur, Rauschminderung und Schärfung.

Ein weiteres Netzwerk ist für das Training des ersten verantwortlich, indem es künstliche Trainingsdaten generiert. Denn diese sind im konkreten Fall der Unterwasseraufnahmen rar. Die Netzwerke entwickeln sich selbstständig weiter und liefern immer bessere Ergebnisse.

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