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Erhöhung der Sicherheit im Flughafen - Parameterstudie zum Einsatz von KI zur Optimierung der Reaktionen auf einen nicht zuzuordnenden Gegenstand

Popa, Andrei und Milbredt, Olaf und Draeger, Christina (2023) Erhöhung der Sicherheit im Flughafen - Parameterstudie zum Einsatz von KI zur Optimierung der Reaktionen auf einen nicht zuzuordnenden Gegenstand. Internationales Verkehrswesen (Heft 2), Seiten 70-74. Deutscher Verkehrs Verlag Media Group, Hamburg. ISSN 0020-9511.

[img] PDF - Nur DLR-intern zugänglich - Verlagsversion (veröffentlichte Fassung)
459kB

Offizielle URL: https://www.internationales-verkehrswesen.de/internationales-verkehrswesen-ausgabe-2-2023/

Kurzfassung

Der Flughafen als eine kritische Infrastruktur des Transports kann zu jedem Zeitpunkt Ziel eines Anschlags sein. Die Methoden der Angreifer werden immer ausgefeilter. Essenziell ist daher eine schnelle und adäquate Reaktion auf unvorhergesehene Ereignisse. Von jedem verlassenen Gepäckstück – ein häufig auftretendes Ereignis – geht potentiell eine Gefahr aus. KI wird bereits erfolgreich in einzelnen Bereichen des Flughafens eingesetzt. Diese reichen von intelligenter Videoüberwachung über die Grenzkontrolle bis zur Überwachung der Hochsicherheitsbereiche. In dieser Arbeit wurde eine exemplarische Umgebung untersucht, welche die zur Neutralisierung eines nicht zuzuordnenden Gegenstandes (z. B. Koffer) notwendigen Aktionen abbildet. Zum Lösen der Aufgabe, diese Aktionen zu wählen, wurde das Verfahren Deep Q-Network verwendet. Mittels einer Parameterstudie wird ein Parametersatz gesucht, der in Deep Q-Network auftritt und ein optimales Ergebnis liefert. Hierbei wurden Lernrate, Batchsize und Anzahl der Iterationen variiert.

elib-URL des Eintrags:https://elib.dlr.de/195738/
Dokumentart:Zeitschriftenbeitrag
Titel:Erhöhung der Sicherheit im Flughafen - Parameterstudie zum Einsatz von KI zur Optimierung der Reaktionen auf einen nicht zuzuordnenden Gegenstand
Autoren:
AutorenInstitution oder E-Mail-AdresseAutoren-ORCID-iDORCID Put Code
Popa, Andreiandrei.popa (at) dlr.dehttps://orcid.org/0000-0003-0085-2054NICHT SPEZIFIZIERT
Milbredt, OlafOlaf.Milbredt (at) dlr.dehttps://orcid.org/0000-0001-7388-7026NICHT SPEZIFIZIERT
Draeger, Christinachristina.draeger (at) dlr.deNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Datum:Mai 2023
Erschienen in:Internationales Verkehrswesen
Referierte Publikation:Ja
Open Access:Nein
Gold Open Access:Nein
In SCOPUS:Nein
In ISI Web of Science:Nein
Seitenbereich:Seiten 70-74
Verlag:Deutscher Verkehrs Verlag Media Group, Hamburg
ISSN:0020-9511
Status:veröffentlicht
Stichwörter:Luftverkehr, Flughäfen, Security, Künstliche Intelligenz, Reinforcement Learning, Deep Q-Network
HGF - Forschungsbereich:Luftfahrt, Raumfahrt und Verkehr
HGF - Programm:Luftfahrt
HGF - Programmthema:Luftverkehr und Auswirkungen
DLR - Schwerpunkt:Luftfahrt
DLR - Forschungsgebiet:L AI - Luftverkehr und Auswirkungen
DLR - Teilgebiet (Projekt, Vorhaben):L - Lufttransportbetrieb und Folgenabschätzung, V - VMo4Orte - Vernetzte Mobilität für lebenswerte Orte
Standort: Braunschweig
Institute & Einrichtungen:Institut für Verkehrssystemtechnik > Design & Bewertung von Mobilitätslösungen, BS
Institut für Verkehrssystemtechnik > Informationsgewinnung und Modellierung, BS
Hinterlegt von: Popa, Andrei
Hinterlegt am:03 Jul 2023 09:39
Letzte Änderung:03 Jul 2023 09:39

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