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Fraunhofer-Gesellschaft
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2024
Study
Title

Studie zur Bewertung von Algorithmen für nautische Anwendungen

Title Supplement
BAnA
Abstract
Der maritime Transport ist gegenwärtig durch eine zunehmende Digitalisierung und insbesondere Automatisierung und Autonomisierung von Prozessen an Bord von Schiffen geprägt. Neben klassischen regelbasierten Methoden erweist sich bei der Kollisionsverhütung der Einsatz von Künstliche Intelligenz (KI) als vielversprechend, um frühzeitig und proaktiv unübersichtliche maritime (Verkehrs-) Situationen zu identifizieren und sicher aufzulösen. KI und Maschinelles Lernen (ML) bieten vielversprechende Einsatzmöglichkeiten, doch hängen in ihrer Zuverlässigkeit direkt von der Wahl der verwendeten Verfahren und Datensätze ab. Dies trifft insbesondere auf Deep Learning (DL) zu. Die endliche und einschränkende Verfügbarkeit an Datensätzen macht die Lösung und Generalisierung einer Anwendung unter Nutzung von ML und DL zu einer Herausforderung.
Author(s)
Koch, Paul
Fraunhofer-Institut für Graphische Datenverarbeitung IGD  
Stach, Thomas
Fraunhofer-Institut für Materialfluss und Logistik IML  
Constapel, Manfred
Fraunhofer-Institut für Materialfluss und Logistik IML  
Burmeister, Hans-Christoph  
Fraunhofer-Institut für Materialfluss und Logistik IML  
Gillert, Alexander  
Fraunhofer-Institut für Graphische Datenverarbeitung IGD  
Vahl, Matthias  
Fraunhofer-Institut für Graphische Datenverarbeitung IGD  
Publisher
BSH
DOI
10.57802/gdf9-9f52
10.24406/publica-3309
File(s)
BAnA.pdf (29.41 MB)
Rights
Under Copyright
Language
German
Fraunhofer-Institut für Materialfluss und Logistik IML  
Fraunhofer-Institut für Graphische Datenverarbeitung IGD  
Keyword(s)
  • künstliche intelligenz

  • deep learning

  • objekterkennung

  • objektdetektion

  • semantische segmentierung

  • schiffe

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