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NRT-COP

UAS-basierte Aufnahme multi-modaler Bilddaten zur echtzeitnahen Bereitstellung großflächiger Lagebildinformation

Details

Programm / Ausschreibung Sicherheitsforschung, Kooperative F&E-Projekte, KIRAS Kooperative F&E-Projekte 2018
Projektkoordinator JOANNEUM RESEARCH Forschungsgesellschaft mbH
Projektpartner AIT Austrian Institute of Technology GmbH
LEADER Photonics GmbH
Bundesministerium für Landesverteidigung
Bundesministerium für Inneres (BMI)
Ing. Richard Feischl
Freiwillige Feuerwehr Gumpoldskirchen
Johanniter Österreich Ausbildung und Forschung gemeinnützige GmbH
Projektstart 01.11.2019
Projektende 31.10.2022
Status laufend
Projektlaufzeit 36 Monate
Keywords Multisensor; Machine learning; Echtzeitlagebild; UAV

Projektbeschreibung

Das Projekt NRT-COP zielt auf die Generierung und laufende Aktualisierung einer großflächigen Lagedarstellung in definierten Einsatzszenarien des Katastrophenschutzes ab. Der Fokus liegt zunächst auf der Entwicklung einer leistungsfähigen multi-sensoralen UAS-Lösung für eine rasche, wiederholte Datenaufnahme großflächiger Bereiche. Weiterführend werden geeignete Prozessierungs- und Analysemethoden unter Einbeziehung von „Deep Learning“-Methoden zur ad hoc bzw. echt-zeitnahen Bereitstellung an Szenarien angepasste Lageinformation entwickelt. Dies ermöglicht eine einsatzorientierte Datenbeschaffung als Grundlage für eine permanente Risikoabschätzung und laufende Unterstützung von Einsatzkräften. NRT-COP ist somit als Ergänzung zu bisherigen Projekten und aktuell eingesetzten, luftgestützten Systemen zur Unterstützung im Bereich des Krisen- und Katastrophenmanagement zu sehen.

Abstract

The goals of the project NRT-COP is focusing on the generation and continuous updating of large-scale situations in special defined disaster scenarios. In this project a high-performance multi-sensor UAS recording will be developed in order to guarantee a rapid recording of data over large areas. It is foreseen to develop proper processing- and analysis methodologies including high sophisticated “Deep Learning” algorithms, which enables an ad-hoc and near real-time delivery of situation relevant information. The outcome of this development offers a situation dependent data procurement, which can consequently be used for the assessment of the risk situation and thus is supporting the operational forces. NRT-COP can thus be considered as an add-on to already existing projects and also to currently used airborne systems for crisis and disaster management.

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