Projekte und Produkte

Am Fraunhofer IOSB forschen wir langjährig an diversen Verfahren zur automatisierten Sensordatenauswertung. Unsere Kompetenz erstreckt sich von einfachen bis zu hochkomplexen Verfahren der Bild- und Videoauswertung, angefangen mit Bildqualitätsverbesserung und Bildteppicherstellung bis hin zu Objekterkennung und Aktivitätsanalyse mit den neuesten Verfahren der Künstlicher Intelligenz (KI). Durch Auswertung der Telemetriedaten kann jedem Bildpixel und jeder Detektion eine reale Geokoordinate zugeordnet werden. Dadurch können die in den Sensordaten detektierten Objekte oder Ereignisse geografisch verortet und live in einer Lagekarte dargestellt werden.

»MUSKAT« ist ein Projekt des Bundesministerium für Bildung und Forschung (BMBF). Es geht hierbei um eine multisensoriell gestützte Erfassung von Straftätern in Menschenmengen bei komplexen Einsatzlagen.

Multisensorielles System zur KI-basierten Drohnendetektion und -klassifikation mit Lagedarstellung.

CHAISE ist ein schnell zu installierender Software-Werkzeugkasten für die Entwicklung von KI-Systemen bzw. KI-Komponenten in Systemen, die komplexe Aufgaben erfüllen. Die Softwaresuite unterstützt die KI-Engineering-Methodik und das MLOps-Paradigma, basiert auf etablierten Open-Source-Komponenten und ist in verschiedenen Anwendungsdomänen nutzbar.

»AutoInspect« ist ein System für die durchgängige Objektbeurteilung (in Echtzeit) durch multimodale Inspektion entlang des Produktionszyklus. Möglich ist sowohl eine direkte Reaktion auf die Ergebnisse als auch deren Langzeitbetrachtung. Das System wird durch einen digitalen Qualitätszwilling mit offenen I4.0-Standards unterstützt.

Für das Projekt »Intelligente Videoüberwachung« entwickelt die Abteilung VID des Fraunhofer IOSB ein System, das anhand von Bewegungsmustern mögliche Straftaten erkennen und Polizeibeamte im Führungs- und Lagezentrum darauf hinweisen kann. Gesichtserkennung ist nicht Teil des Lösungsansatzes.

Realverkehr verstehen – automatisierte Mobilität absichern. Die sichere Einführung hoch- und vollautomatisierter Fahrzeuge hängt entscheidend davon ab, wie gut wir das heutige Verkehrsgeschehen – insbesondere kritische Situationen – digital abbilden können. AVEAS entwickelt skalierbare, datenschutzkonforme Methoden, um risikorelevante Szenarien systematisch zu erfassen, zu modellieren und in virtuelle Testumgebungen zu überführen.

»S²UCRE« ist ein Projekt des Bundesministerium für Bildung und Forschung (BMBF). Ziel bei diesem Projekt ist die Sicherheit in städtischen Umgebungen durch Crowd-Monitoring, Prädiktion und Entscheidungsunterstützung.

Zielstellung des Projektes DRUM ist Erstellung von Tools, die den Drohnenteams und der Einsatzleitung von BOS bei sicherheitstechnischer Begleitung von Massenveranstaltungen Unterstützung bieten. Die wesentliche Aufgabe ist eine Automatisierung der Sensordatenauswertung sowie eine Schaffung einer Möglichkeit zur Übertragung und anschaulichen Visualisierung der Ergebnisse, wodurch eine schnelle und einfache Einschätzung der Lage, Erkennung gefährlicher Situationen und Verortung relevanter Ereignisse durch die Einsatzleitung ermöglicht wird.

»ABUL« ist ein interoperables Videoauswertesystem mit integrierten Realzeit- und Offline-Verfahren sowie diversen Visualisierungskomponenten zur Unterstützung des Auswertenden.