top of page

Computer Vision in der Verteidigungsindustrie

Aufgrund des technologischen Fortschritts setzt die Verteidigungsindustrie heute auf Computer-Vision-Lösungen, insbesondere bei autonomen Waffen und unbemannten Luftfahrzeugen. In den letzten Jahren haben technologische Fähigkeiten wie die autonome Zielverfolgung und Zielerkennung den Armeen, Soldaten oder, kurz gesagt, der Verteidigungsindustrie große Vorteile verschafft. Obwohl es schwierig ist, Informationen über Projekte im Zusammenhang mit der Verteidigungsindustrie zu erhalten oder zu recherchieren, können wir feststellen, dass diese Definitionen durch die Forschung im Bereich der Computer Vision und Bibliotheken, die den CNN-Algorithmus, wie YOLO, bei der Zielverfolgung und -identifizierung verwenden, gemacht werden.


HaarCascade ist ein anderer Objekterkennungsalgorithmus als YOLO und hat eine geringere Zuverlässigkeit und Genauigkeit als YOLO, kann aber dennoch als zweite Option in Betracht gezogen werden. Viele Projekte verwenden HaarCascade nur für die Erfassung von Objekten. Für die Identifizierung des erfassten Objekts ist es nicht sehr zuverlässig. Das liegt daran, dass der in YOLO und ähnlichen CNN-Bibliotheken verwendete Algorithmus sehr komplex ist. Diese komplexen Algorithmen bieten eine hohe Genauigkeitsrate. Außerdem erfordern die Geräte, auf denen diese Algorithmen eingesetzt werden, eine hohe GPU-Leistung. Aus diesem Grund bieten beide Algorithmen je nach Einsatzgebiet unterschiedliche Vorteile. Darüber hinaus ist einer der wichtigsten Faktoren bei Projekten in der Verteidigungsindustrie eine hohe Zuverlässigkeitsrate. Aus diesem Grund ist bekannt, dass die Algorithmen, die im Bereich der Computer Vision in der Verteidigungsindustrie eingesetzt werden, meist CNN-basiert sind.


Beispiele für Einsatzbereiche von Computer Vision in der Verteidigungsindustrie


Spot, der Roboter des US-amerikanischen Unternehmens für künstliche Intelligenz und Robotik Boston Dynamics, hat vor kurzem an einer Operation der französischen Spezialeinheit teilgenommen und dabei zahlreiche Aufgaben erfolgreich bewältigt, wenn man von den Beiträgen der Algorithmen der Verteidigungsindustrie zu militärischen Operationen spricht. Während des Einsatzes schlossen fünf weitere verschiedene Roboter der Militärakademie Saint-Cyr ihren Testprozess ab. Diese Spezialroboter, die mit künstlicher Intelligenz arbeiten, ziehen viele Schlüsse aus ihrer Umgebung, indem sie sich zum Beispiel vorwärts bewegen oder anhalten, und sie nutzen dabei vor allem Computer-Vision-Techniken.


Ein weiterer Bereich, in dem Computer Vision in der Verteidigungsindustrie eingesetzt wird, sind F-16-Jets und unbemannte Luftfahrzeuge. Um ein Beispiel für Algorithmen der künstlichen Intelligenz für die Zielverfolgung, die Analyse der Wetterlage und die Erfassung der Landebahn zu nennen: Der Höhensensor, die Wettersensoren und das GPS der unbemannten Luftfahrzeuge liefern in Situationen mit schlechter Sicht, wie Regen und Sturmwolken, keine genauen Ergebnisse. Darüber hinaus müssen unbemannte Luftfahrzeuge in Fällen wie plötzlichem Signalverlust und Verbindungsabbruch ihre Aufgaben erfüllen, indem sie auf der Grundlage ihres Standorts eigene Entscheidungen treffen. Die Algorithmen, die in solchen Fällen zum Einsatz kommen, können eine genaue Entscheidungsstruktur erstellen, indem sie Echtzeitbilder von Sensoren und Kameras verwenden, die ihre eigenen Entscheidungsstrukturen, Computer-Vision-Techniken und die Berechnung vieler Variablen nutzen. Computer Vision kann nicht nur als Hauptgegenstand, sondern auch als unterstützende Software zur Berechnung der Zuverlässigkeitsraten der verwendeten Sensoren eingesetzt werden.

2 Ansichten0 Kommentare

Comments


bottom of page