Drohnenerkennung mittels Bildverarbeitung durch eine 360° Kamera

Kurzfassung

Das Institut für Technische Physik am Deutsches Zentrum für Luft- und Raumfahrt (DLR) in Stuttgart befasst sich insbesondere mit der Entwicklung von neuartigen Laserquellen, deren Integration in optische Systeme und bewertet die Leistungsfähigkeit unter dem Einfluss der Atmosphäre, um zukünftig die Luft- und Raumfahrt sicherer zu gestalten. Unmanned Aerial Vehicle (UAV) stellen zunehmend ein Problem für die Luftfahrt sowie die Sicherheit am Boden dar. Fehlverhalten der UAV oder sogar terroristische Aktivitäten führen zu neuen Gefährdungen, die rechtzeitig erkannt und mit geeigneten Mitteln abgewehrt werden müssen. Als erster Schritt ist dazu immer eine automatisierte Detektion der Unmanned Aerial System (UAS) Objekte im Luftraum erforderlich. Hierzu wurde im Rahmen der vorliegenden Masterarbeit eine passivoptische Detektionseinheit für ein zukünftiges Drohnenabwehrsystem entwickelt. Als Sensor wird ein statisch feststehendes und kommerziell erhältliches 360 Grad Kamerasystem eingesetzt und hinsichtlich seiner optischen Eigenschaften (Auflösung, Kontrast, Bildrate, Stichingqualität, Winkelreferenzierung) bewertet. Ziel war es geeignete Bildverarbeitungsalgorithmen in der Entwicklungsumgebung Visual Studio 15 in C++ zu entwerfen, um ein oder mehrere fliegende UAS Objekte im Luftraum mit einer max. Entfernung von 30 Meter zu erfassen. In einer geeigneten Testumgebung im Außenbereich wurden die ausgewählten Bildverarbeitungsalgorithmen, die mittels der Bibliothek von Open Source Computer Vision Library (OpenCV) verwirklicht wurden, in Kombination mit ihren Einstellparameter getestet und optimiert. Der Einfluss von wechselnden Licht- und Wetterbedingungen sowie die Falschalarmrate, wie z.B. durch Vögel, Personen und Fahrzeuge, wurden so weit wie möglich minimiert. Hierzu kommen sowohl räumliche als auch zeitliche Filterfunktionen zum Einsatz. Mittels Verfahren der Bildverarbeitung werden potentielle Objekte für den Anwender markiert (ROI) und mit einer Priorität gewichtet. Alle vom User-in-the-Loop erkannten und markierten UAS Objekte sollen mit ihrer referenzierten Winkelposition und Zeit geloggt und mittels geeigneter Datenübergabe an ein bereits bestehendes optisches Tracking System möglichst zeitnah und kontinuierlich übergeben werden. Dieses höher aufgelöste optische Tracking System ist auf einer 360° Schwenk- und Neigeplattform montiert und ermöglicht eine vom Detektionssystem unabhängige Nachverfolgung und Identifizierung des markierten UAS. Da die Bildverarbeitung des Detektionssystems zu Demonstrationszwecken unter variablen Umgebungsbedingungen eingesetzt werden soll, ist neben einer benutzerfreundlichen Graphical Unit Interface (GUI) auch die Speicherung unterschiedlicher Settings der Bildverarbeitungsalgorithmen erforderlich. Abschließend wurde das UAS Detektionssystem auf seine Leistungsfähigkeit bewertet und vorgeführt. Die Ergebnisse daraus wurden kompakt in einem Datenblatt festgehalten.