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. Das System ist seit Dezember 2021 dauerhaft im Testbetrieb und ist die Grundlage für die laufende Weiterentwicklung.

Von SkyCAM-5 automatisch detektierte Objekte am Himmel (Hubschrauber, Vogelschwarm) am 25.12.2021 (Foto: H. Kayal)

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
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D-97074 Würzburg 
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