Deep Learning bei Vogeltracking-Systemen für Windkraftanlagen

Bild 2 | Die Kamera in einem wetterfesten Gehäuse, installiert am Mast des Windrads. (Bild: Phil-Vision GmbH)

Bild 2 | Die Kamera in einem wetterfesten Gehäuse, installiert am Mast des Windrads. (Bild: Phil-Vision GmbH)

Kommt ein Vogel der Anlage zu nahe, wird dieser zunächst als bewegtes Objekt identifiziert und optional auf die Überwachung mit einer 20MP-Kamera umgeschaltet. So wird ermittelt, ob es sich um einen Vogel handelt und anschließend, ob das Tier einer ‚windkraftempfindlichen‘ Gattung angehört. Vorrangiges Ziel ist es, u.a. möglichst wenige Fehlauslösungen zu erhalten. So konnten im Laufe der Zeit Fliegen, kleinere Vögel und Ähnliches immer besser ausgeklammert werden. Durch die Trainingsphase ließ sich die Unterscheidung großer Greifvögel von kleinen Vögeln und anderen Objekten robust realisieren. Handelt es sich um eine gefährdete Tierart, wird die Flugbahn des Vogels so lange verfolgt, bis dieser entweder aus dem sichtbaren Bereich wieder verschwindet oder der Anlage zu nahe kommt. Unterschreitet ein geschützter Vogel die vorgegebene Mindestdistanz zum Windrad, wird ein entsprechendes Signal an das Kontrollzentrum ausgegeben, sodass eine Verlangsamung der Anlage rechtzeitig stattfindet.

Abstandsmessung per Drohne

Eine Option für die Zukunft ist die Integration einer Entfernungsmessung. Hierfür werden je zwei Kameras im Stereo-Betrieb verwendet. Eine vorab durchgeführte Kalibration aller Kameras stellt sicher, dass Fertigungstoleranzen herausgerechnet und die ermittelte Entfernung korrekt in metrische Daten umgewandelt werden. Die Kalibration wird mithilfe einer Drohne umgesetzt, die genau festgelegte Punkte in unterschiedlichen Höhen und Distanzen ansteuert. Über einen Marker kann die Bildverarbeitung auf dem aufgenommenen Bild anschließend die Position der Drohne erkennen; zu jeder Position werden hierbei die definierten Abstände hinterlegt. Auf diese Weise wird die Pose der jeweiligen Kamera exakt ermittelt, um später präzise Daten über sich nähernde Vögel liefern zu können. Eine weitere geplante Option ist die Unterscheidung der einzelnen geschützten Vögel mittels Klassifikation. Hierfür soll ebenfalls Deep Learning eingesetzt werden. Im ersten Schritt soll ab Herbst 2019 ein fertiges System zum Monitoring von Flugbewegungen windkraftempfindlicher Vogelarten im Anlagenumfeld eingesetzt werden. In Zusammenarbeit mit Biologen werden auf Basis des jeweiligen (Flug-)Verhaltens der Vögel individuelle Schutzkonzepte ausgearbeitet, gemäß denen die Visionsysteme im Anschluss je nach spezifischen Anforderungen ausgelegt und angepasst werden. Zudem ist die Erstellung einer Datenbank geplant, in der die Werte über den Vogelflug an verschiedenen Standorten dokumentiert werden. Ein Webinterface soll die Möglichkeit bieten, die aufbereiteten Daten spezifisch für den jeweiligen Windpark oder das einzelne Windrad abzufragen und darzustellen.

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| Fachartikel

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inVISION 3 2019
phil-vision GmbH

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