Developing Automated Systems for Flight Path Planning, Fire Detection, and Alerting based on Open-source Drones

This paper aims to develop an automated system for flight path planning, fire detection, and alerting based on open-source drones. With the increasing frequency and intensity of heatwaves and droughts due to global warming, especially in dry summers, the risk of forest fires has significantly risen [1, 2]. Given the potential for massive destruction and severe consequences from forest fires, enhancing protective measures against them has become particularly important [3]. Compared to ground-based robots, drones offer significant advantages in fire monitoring and response in complex environments. They can bypass obstacles and rough terrain, providing critical aerial perspectives to quickly identify fire sources and monitor the spread of fire [4]. This project focuses on applying specific algorithms to enable drones to achieve autonomous flight, path planning, and real-time fire detection [5]. When the algorithm is remotely activated, the drone will autonomously take off and follow a predetermined flight path. If no fire is detected, the drone will return to its original launch point and land; conversely, if a fire is identified through the onboard camera, the drone will hover above the fire location and alert the operator. The main tasks include comprehensive literature research to develop principles and methods for fire investigation using image processing [6], concept development for real-time fire detection [7], and system demonstration on edge computing hardware [8]. The research findings will be systematically and thoroughly documented, showcasing the technical feasibility and potential of drones in real-time fire monitoring and response. This study provides not only an effective technical solution for real-time fire detection but also valuable experience and insights into using edge computing technology for other real-time image analysis tasks.

Diese Arbeit zielt darauf ab, ein automatisiertes System zur Flugwegplanung, Branderkennung und Alarmierung auf Basis von Open-Source-Drohnen zu entwickeln. Angesichts der zunehmenden Häufigkeit und Intensität von Hitzewellen und Dürreperioden infolge der globalen Erwärmung, insbesondere in trockenen Sommermonaten, ist das Risiko von Waldbränden erheblich gestiegen [1, 2]. In Anbetracht des Zerstörungspotenzials und der schwerwiegenden Folgen von Waldbränden hat die Verbesserung von Schutzmaßnahmen eine besondere Bedeutung erlangt [3]. Im Vergleich zu bodengebundenen Robotern bieten Drohnen erhebliche Vorteile bei der Brandüberwachung und -bekämpfung in komplexen Umgebungen. Sie können Hindernisse und unwegsames Gelände umgehen und liefern wichtige Luftperspektiven zur schnellen Identifizierung von Brandherden und Überwachung der Brandausbreitung [4]. Das Projekt konzentriert sich auf die Implementierung spezifischer Algorithmen, die den Drohnen autonomes Fliegen, Wegplanung und Echtzeit-Branderkennung ermöglichen [5]. Nach Aktivierung des Algorithmus startet die Drohne autonom und folgt einer vordefinierten Flugroute. Wird kein Brand erkannt, kehrt die Drohne zum Ausgangspunkt zurück und landet; wird hingegen über die bordeigene Kamera ein Brand identifiziert, verharrt die Drohne über dem Brandort und alarmiert den Operator. Die Hauptaufgaben umfassen eine umfassende Literaturrecherche zur Entwicklung von Prinzipien und Methoden der Branduntersuchung mittels Bildverarbeitung [6], die Konzeptentwicklung zur Echtzeit-Branderkennung [7] sowie die Systemdemonstration auf Edge-Computing-Hardware [8]. Die Forschungsergebnisse werden systematisch und ausführlich dokumentiert, wobei die technische Machbarkeit und das Potenzial von Drohnen in der Echtzeit-Brandüberwachung und -bekämpfung aufgezeigt werden. Diese Studie liefert nicht nur eine effektive technische Lösung für die Echtzeit-Branderkennung, sondern auch wertvolle Erfahrungen und Erkenntnisse zur Nutzung von Edge-Computing-Technologie für andere Echtzeit-Bildanalyseanwendungen.