Neuronales Netz zur Personenerkennung verhindert Kollisionen an Brückenkränen
Brückenkrane bergen durch schwenkende oder hebende Lasten erhebliche Kollisionsrisiken für Personen im Arbeitsbereich. Die Polarith GmbH aus Magdeburg entwickelte mit Unterstützung des Mittelstand-Digital Zentrums ein künstliches neuronales Faltungsnetzwerk, das über eine LiDAR-Kamera an der Laufkatze Personen kontaktlos erkennt. Ziel ist die Vorhersage und Vermeidung kritischer Kollisionen in Echtzeit.
Vertiefung
Eine LiDAR-Kamera mit bis zu neun Metern Reichweite erfasst Farb- und Tiefendaten, die als Trainingsgrundlage für das Erkennungsmodell dienen; die Datensammlung erfolgte auf dem Galileo-Testfeld der Otto-von-Guericke-Universität Magdeburg. Das elf Mitarbeitende zählende Unternehmen erhielt fünf kostenfreie, einstündige Beratungsgespräche, wobei sorgfältige Datenerfassung und -dokumentation als kritischer Erfolgsfaktor zur Vermeidung von Verzerrungen hervorgehoben wurden. Das Projekt befand sich zum Zeitpunkt der Veröffentlichung noch in der Konzeptionsphase. Der Ansatz zeigt, wie KMU im Maschinen- und Anlagenbau mit überschaubarem Ressourceneinsatz KI-gestützte Sicherheitslösungen prototypisch entwickeln können.