{"id":5055,"date":"2025-05-16T11:18:01","date_gmt":"2025-05-16T09:18:01","guid":{"rendered":"https:\/\/artifarm.hochschule-stralsund.de\/?page_id=5055"},"modified":"2025-10-21T16:08:04","modified_gmt":"2025-10-21T14:08:04","slug":"ard-ai","status":"publish","type":"page","link":"https:\/\/artifarm.hochschule-stralsund.de\/index.php\/ard-ai\/","title":{"rendered":"ARD-AI"},"content":{"rendered":"

ARD-AI<\/span><\/h2>
F&E-Vorhaben Umsetzungsphase 1<\/h6>

Autonome drohnenbasierte Detektion von Rehkitzen und Bodenbr\u00fctern mittels \u201eerkl\u00e4rbarer k\u00fcnstlicher Intelligenz\u201c<\/h4><\/div> <\/div><\/div> <\/div><\/div>

FuE-Projekt<\/h2>

Kategorie<\/h6><\/div> <\/div>

3<\/h2>

Partner<\/h6><\/div> <\/div>

\u2248 720 Tsd. \u20ac<\/h2>

Budget<\/h6><\/div> <\/div>

Mai 2025 \u2013 Apr 2028<\/h2>

Laufzeit<\/h6><\/div> <\/div><\/div> <\/div><\/div>

Das Team<\/h2> <\/div> <\/div>
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Dr. Martin Israel<\/h4>

thermal DRONES GmbH<\/p>

Gesch\u00e4ftsf\u00fchrer<\/p>

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Prof. Dr. Stefan Simm<\/h4>

Universit\u00e4tsmedizin Greifswald<\/p>

Institut f\u00fcr Bioinformatik\/Bioanalytik
\n(zus\u00e4tzlich: Hochschule Coburg)<\/p>

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Thomas Beil<\/h4>

Greifswalder Agrar Initiative e.V.<\/p>

Gesch\u00e4ftsf\u00fchrer<\/p>

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Hintergrund<\/h2>

Jedes Jahr sterben allein in Deutschland weit \u00fcber 500.000 Wildtiere (vor allem Rehkitze, Hasen und Bodenbr\u00fcter) bei der Fr\u00fchjahrsmahd. Sie werden in den Wiesen zu der Zeit geboren, zu der die Gr\u00fcnlandmahd zur Futtergewinnung stattfindet. Die Rehkitze sind in den ersten drei Wochen noch fluchtunf\u00e4hig. Deshalb sind sie gut getarnt, geruchlos und verharren bei Gefahr reglos am Boden. Gegen nat\u00fcrliche Fressfeinde ist dieses Verhalten ein guter Schutz, gegen die M\u00e4hmaschinen leider nicht. Aus Sicht des Artenschutzes ist insbesondere der Verlust von Bodenbr\u00fctern dramatisch, da deren Populationen besonders stark r\u00fcckl\u00e4ufig sind. Die Zerst\u00f6rung von Nestern und der Verlust von Jungtieren bei der Mahd und Feldbearbeitung sind ein wesentlicher Grund f\u00fcr diesen R\u00fcckgang.
\nMittlerweile werden h\u00e4ufig W\u00e4rmebilddrohnen eingesetzt, um v.a. Rehkitze vor der Mahd zu finden und in Sicherheit zu bringen. Die ben\u00f6tigte Technik ist mit hohen Investitionskosten und einem enormen Personalaufwand verbunden. Gleichzeitig ist das Einsatzzeitfenster stark begrenzt, da die Tiere nur fr\u00fch morgens \u2013 bevor die Sonne die Wiesen aufheizt \u2013 mit der bestehenden Technik gefunden werden k\u00f6nnen. Entsprechend begrenzt ist die Fl\u00e4chenleistung.<\/p> <\/div> <\/div><\/div> <\/div>

Was soll erreicht werden? <\/h2>

Das angestrebte Fernziel ist eine vollst\u00e4ndig in den M\u00e4hprozess eingebettete drohnenbasierte KI-L\u00f6sung, die autonom kurz vor der Mahd vom Traktor aus startet, die Fl\u00e4che abscannt und die Bilder w\u00e4hrend dem Flug automatisch an eine Cloud-basierte KI \u00fcbertr\u00e4gt, welche die Bilder analysiert und darauf die Wildtiere detektiert, klassifiziert und unter einen Meter genau verortet und anschlie\u00dfend die GPS-Positionen der Fundstellen automatisch f\u00fcr den Landwirt und das Traktorterminal zur Darstellung und weiteren Interaktion verf\u00fcgbar macht, damit w\u00e4hrend der Mahd Ma\u00dfnahmen zum Wildtierschutz (zum Beispiel Ausheben des M\u00e4hwerks oder heraustragen des Wildtiers) unternommen werden k\u00f6nnen. Im Rahmen dieses Verbundvorhabens soll allerdings noch nicht der vollst\u00e4ndige integrierte Prozess in die Landmaschine abgedeckt werden, sondern die n\u00f6tige Voraussetzung daf\u00fcr geschaffen werden, dass solch ein System funktionieren kann. Das gr\u00f6\u00dfte Hindernis auf dem Weg zu solch einem System ist, dass die Auswertung bisher noch durch eine Person manuell geschieht und dass sich bei der Detektion noch sehr viele Fehlalarme ergeben. Deshalb fokussiert sich dieses Verbundprojekt auf der Verbesserung der Detektion mittels k\u00fcnstlicher Intelligenz und der Automatisierung des Gesamtprozesses. Die Drohne wird aus luftfahrtrechtlichen Gr\u00fcnden noch nicht in den Traktor integriert und auch die Visualisierung wird vorerst auf Smartphones und PCs stattfinden und die Integration f\u00fcr Traktorterminals lediglich vorbereitet. Durch das Cloud-basierte System k\u00f6nnen auch andere Nutzer wie Natursch\u00fctzer und J\u00e4ger neben dem m\u00e4henden Landwirt Ma\u00dfnahmen ergreifen, um die Wildtiere zu sch\u00fctzen und somit den gesamten M\u00e4h- und Wildrettungsprozess beschleunigen. Durch die Kombination von Farb- und Infrarotbildern und der Nutzung von Bildsequenzen an-statt Einzelbildern kann nicht nur eine Detektion, sondern auch eine genauere Klassifikation von verschiedenen Wildtier-Arten, Bodenbr\u00fctern und anderen Strukturen in den Feldern mittels XAI durchgef\u00fchrt werden. Dies kann voraussichtlich die Anzahl der Fehlalarme auch unter sonnigen und damit besonders schwierigen Umgebungsbedingungen deutlich reduzieren und damit die Fl\u00e4chenleistung um ein Vielfaches erh\u00f6hen.\n
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Abbildung: <\/span><\/i><\/b>Schematische\nDarstellung <\/span><\/i>des Fernziels, f\u00fcr\nwelches im Vorhaben <\/span><\/i>Teilaspekte zur\nErstellung eines<\/span><\/i>Funktionsmusters\nbearbeitet werden.<\/span><\/i> <\/span>\ufeff<\/span><\/span><\/p><\/div>

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Welche Schritte sind erforderlich?<\/h2>

Um die Ziele von ARD-AI zu erreichen, m\u00fcssen folgende Schritte durchgef\u00fchrt werden:
\n1. Erstellung von Protokollen und Prozess-Workflows zur Vorprozessierung von Datens\u00e4tzen. Basierend auf diesen werden dann Trainingsdatens\u00e4tze erstellt f\u00fcr das Training der erkl\u00e4rbaren KI (XAI). Weiterhin m\u00fcssen diese Protokolle f\u00fcr real-time Prozesse angepasst werden, um eine Prozessierung in Echtzeit zu erm\u00f6glichen.
\n2. Es m\u00fcssen Trainings-, Validierungs- und Test-Datens\u00e4tze als Referenzen vorbereitet werden. Diese Datens\u00e4tze bestehen aus einzelnen Bilddaten und Bildsequenzen von Infrarot und Farbbildern zur Identifizierung von Rehkitzen, verschiedenen Bodenbr\u00fcter-Spezies und sonstigen Objekten.
\n3. Es werden unterschiedliche KI-Architekturen ausprobiert wie Recurrent Neural Networks (RNN), Long Short Term Memory (LSTM) und Convolutional Neural Networks (CNN). Alle diese Architekturen werden gebenchmarkt und es werden erkl\u00e4rbare KI-Komponenten wie Layerwise relevance propaga-tion (LRP), Grad-Cam+ und SHAP angehangen, um die relevanten Informationen der trainierten KI zu identifizieren. Die Extraktion von Eigenschaften zur Unterscheidung der Klassen aus heterogenen Bilddatens\u00e4tzen und den Einfluss von St\u00f6rfaktoren wie Sonneneinstrahlung wird dadurch gew\u00e4hrleistet.
\n4. Es werden Benchmarks der verschiedenen KI-Modelle gegen aktuelle Softwarel\u00f6sungen auf dem Markt durchgef\u00fchrt und weiterhin wird eine \u201eearly\u201c und \u201elate\u201c-Integration von verschiedenen Netzen f\u00fcr die heterogenen Datens\u00e4tze durchgef\u00fchrt.
\n5. Durch den Aufbau der Smartphone-App und eines Backends f\u00fcr die Cloudbasierte L\u00f6sung soll die Nutzung gew\u00e4hrleistet werden. Hierbei muss die Bearbeitung der neu erstellten Datens\u00e4tze in Echtzeit und dessen Vorhersage durch die KI getestet werden auf ihre reibungslose Funktionalit\u00e4t.
\n6. Weiterhin m\u00fcssen Frageb\u00f6gen und Tutorials f\u00fcr das Training der Landwirte mit der Smartphone\/Cloud L\u00f6sung durchgef\u00fchrt werden.<\/p> <\/div> <\/div><\/div> <\/div>

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Mehr erfahren?<\/h2>

Das Projekt ARD-AI interessiert Sie? Sie m\u00f6chten mit dem Projektteam oder dem ArtIFARM-B\u00fcndnis in Kontakt treten? Dann nutzen Sie gerne die direkten Kontaktm\u00f6glichkeiten des Projektteams oder unser Kontaktformular.<\/p> Jetzt Kontakt aufnehmen<\/a><\/div> <\/div><\/div> <\/div><\/div>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"","protected":false},"author":5,"featured_media":5005,"parent":0,"menu_order":0,"comment_status":"closed","ping_status":"closed","template":"pro\/page-templates\/full-width-page.php","meta":{"pgc_sgb_lightbox_settings":"","footnotes":""},"class_list":["post-5055","page","type-page","status-publish","has-post-thumbnail","hentry"],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/artifarm.hochschule-stralsund.de\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/pages\/5055","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/artifarm.hochschule-stralsund.de\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/pages"}],"about":[{"href":"https:\/\/artifarm.hochschule-stralsund.de\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/types\/page"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/artifarm.hochschule-stralsund.de\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/users\/5"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/artifarm.hochschule-stralsund.de\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=5055"}],"version-history":[{"count":31,"href":"https:\/\/artifarm.hochschule-stralsund.de\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/pages\/5055\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":5903,"href":"https:\/\/artifarm.hochschule-stralsund.de\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/pages\/5055\/revisions\/5903"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/artifarm.hochschule-stralsund.de\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/media\/5005"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/artifarm.hochschule-stralsund.de\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=5055"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}