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Die zunehmende Verbreitung ziviler und kommerzieller Drohnen stellt den Schutz kritischer Infrastrukturen vor wachsende Herausforderungen. Kamerabasierte Verfahren bieten für die Detektion und Verfolgung solcher Systeme einen vielversprechenden Ansatz, da sie passiv arbeiten, vergleichsweise kostengünstig sind und sich in bestehende Sicherheitsarchitekturen integrieren lassen. Während Deep-Learning-basierte Verfahren deutliche Fortschritte in der einzelbildbasierten Drohnendetektion ermöglicht haben, bleibt eine konsistente Detektion in aufeinanderfolgenden Frames unter realistischen Einsatzbedingungen anspruchsvoll. Ursachen hierfür sind insbesondere geringe Objektgrößen, schnelle Bewegungen, temporäre Verdeckungen, komplexe Hintergründe und visuell ähnliche Störobjekte. Eine zuverlässige Detektion in jedem Einzelbild ist unter realistischen Einsatzbedingungen nicht durchgängig gewährleistet. Daher sind Verfahren erforderlich, die ein Ziel nach der initialen Erfassung auch bei temporären Detektionsausfällen stabil weiterverfolgen.
Moderne Tracking-Ansätze umfassen ein breites methodisches Spektrum, das von etablierten Tracking-by-Detection-Verfahren wie SORT und ByteTrack bis hin zu transformerbasierten Architekturen reicht. Ziel der Masterarbeit ist die vergleichende Evaluation dieser Ansätze im Kontext der kamerabasierten Drohnendetektion, insbesondere hinsichtlich der zuverlässigen Fortführung des Trackings ausgehend von initialen Detektionen. Bewertet werden Tracking-Leistung, Robustheit gegenüber temporären Detektionsausfällen, Rechenaufwand und Echtzeitfähigkeit unter realitätsnahen Einsatzbedingungen.
Das erwartet dich
Du bearbeitest eine aktuelle Forschungsfrage an der Schnittstelle von Computer Vision, Deep Learning und sicherheitskritischen Anwendungen. Im Mittelpunkt steht folgende Forschungsfrage:
Wie robust und recheneffizient können Drohnen in urbanen Überwachungsszenarien auf Grundlage einer oder weniger initialer Detektionen verfolgt werden, und wie unterscheiden sich Tracking-by-Detection-Verfahren und transformerbasierte Ansätze hinsichtlich Tracking-Leistung, Robustheit und Echtzeitfähigkeit?
Deine Aufgaben
Das bringst du mit
Masterarbeit (w/m/d) - Drohnen-Tracking • Sankt Augustin, de
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