In vielen Gebieten auf der Welt sind Landminen nach wie vor ein riesiges Problem und eine extreme Bedrohung für die lokale Bevölkerung. Wissenschaftler haben nun eine Methode entdeckt, die es Drohnen erlaubt Landminen zu erkennen.
Wenn militärische Konflikte enden, endet oft auch die mediale Aufmerksamkeit. Was neben großen Leid zurückbleibt sind häufig tausende von Landminen. So ist es zum Beispiel auch in Afghanistan. Schätzungen gehen davon aus, dass weltweit immer noch mehr als 100 Millionen nicht explodierte Landminen vergraben liegen.
Drohnen könnten im Zusammenspiel mit Machine Learning Algorithmen nun dabei helfen, Landminen zu lokalisieren und zu identifizieren.
Consumer-Drohnen auf Landminensuche
Das Problem der Minensuche ist schon viele Jahrzehnte alt. Immer wieder hilft der allgemeine technologische Fortschritt dabei, neue und bessere Wege zu finden, die alten Sprengfallen zu finden und zu entschärfen.
Dabei kommt es vor allem darauf an, bei der Suche die Gefahr für Menschen möglichst zu reduzieren und die Suche nachtürlich effizienter zu gestallten.
Forscher der Binghamton University in New York haben nun einen Weg entdeckt, wie Drohnen bei dem Aufspüren von Landminen behilflich sein können.
Dazu wurden Drohnen von der Stange mit IR-Kameras ausgestattet, um die Minen aufzuspüren.
Das funktioniert vor allem in den Morgenstunden des Tages besonders gut. Die Drohne überfliegt dann das zu entminende Gebiet und nimmt Fotos von der Erdoberfläche aus der Luft auf.
Die Munition und Sprengsätze erhitzen sich dabei schneller durch die Sonne als ihre Umgebung. So werden vergrabene Minen deutlich auf den Aufnahmen sichtbar.
AI hilft bei der Identifizierung
Diese Methode ist an sich keine Neuheit. Bisher mussten die aufgenommene Drohnenbilder jedoch manuell von Menschen ausgewertet werden. Dazu benötigt man extrem gut ausgebildetes Personal.
Hinzu kommt, dass Menschen bei der Klassifizierung von Gegenständen relativ langsam sind und nach ein gewissen Zeit die Konzentration nachlässt und sich Fehler einschleichen.
Die Wissenschaftler wählten daher einen neuen Ansatz und trainierten einen Algorithmus zur Erkennung der verschiedenen Minentypen.
Dazu wurde ein sogenanntes CNN (Convolutional Neural Network) mit vielen Bilddaten darauf trainiert, die verschiedenen Formen von Landminen aus den Wärmebildern zu erkennen und von anderen Objekten zu unterscheiden.
Dabei soll das neue System sogar die so genannte PFM-1 Mine erkennen, eine Schmetterlings-Mine aus der Sowjetunion. Dieses Modell ist besonders tückisch, da es zum Großteil aus Kunststoff besteht und somit von Metalldetektoren nur selten erkannt wird.
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Gerade dieser Minentyp hat in den letzten Jahren viele Opfer unter Kindern gefunden, welche die Mine aufgrund ihres Aussehens für ein Spielzeug hielten.
Die Forscher hoffen, dass die neuen Erkenntnisse schnellstmöglich zu einem großflächigen Einsatz der Technologie führen und tragen mit Feldtests zur Optimierung bei.
Quelle: Binghamton University
