Bei der Vermessung von Felsblöcken geht es darum, markante Felsblöcke zu identifizieren, deren Position mit geplanten Kabeltrassen, Offshore-Windparks oder anderen Bauten unter Wasser kolli-dieren könnte. Die Daten werden mit Hilfe geeigneter Sensortechnologien gesammelt, wie z. B. Bathymetrie von Fächerecholoten und Side-Scan-Sonar-Bildern. Derzeit ist es eine arbeitsintensive Aufgabe, Felsbrocken zu erkennen, die Fachwissen erfordert, um die Daten zu interpretieren und jedes identifizierte Ziel mit genauen Anmerkungen zu versehen. Mit dieser Arbeit schlagen wir vor, den Großteil dieses Prozesses zu automatisieren, indem wir neuronale Netze trainieren, um Fels-brocken in Side-Scan-Daten zu identifizieren. Unsere vorläufige Arbeit schätzt die Fläche, die von jedem Felsbrocken abgedeckt wird, und generiert darüber hinaus Metadaten für jedes identifizierte Ziel zum Filtern, Sortieren und Erstellen von Berichten. Da es sich um einen automatisierten Prozess handelt, kann unsere Methode in weniger als einer Minute mehrere Kilometer an Side-Scan-Daten verarbeiten und Tausende von Felsbrocken identifizieren. Dies liefert nicht nur Ergebnisse von hoher Genauigkeit, sondern arbeitet auch um Größenordnungen schneller als Menschen.
Erkennung von Felsbrocken | AUV | SeaCat | künstliche Intelligenz | Deep Learning | Side-Scan-Sonar-Bilder
