Das Aus­trian Insti­tute of Tech­no­logy ver­öf­fent­licht den welt­weit größ­ten Bild­da­ten­satz zur Erken­nung von Baum­stäm­men. KI-gestütz­tes Sys­tem erkennt und ver­misst Baum­stämme. Tim­berV­sion soll ins­be­son­dere der Forst­wirt­schaft die­nen und Ein­satz auto­no­mer Forst­ma­schi­nen ermöglichen.

In der Forst­wirt­schaft sind viele manu­elle Tätig­kei­ten wie Inven­tur­ar­bei­ten, Holz­ernte und Rund­holz­ver­mes­sung nicht nur zeit­auf­wän­dig, son­dern erfor­dern auch Ein­sätze in schwer zugäng­li­chen oder gefähr­li­chen Arbeits­um­ge­bun­gen. Auto­ma­ti­sierte Arbeits­ma­schi­nen und ‑pro­zesse kön­nen hier Abhilfe schaf­fen und die Arbeits­kräfte unter­stütz­ten, aber auch vor Risi­ken schüt­zen. Dazu ist eine robuste Tech­no­lo­gie erfor­der­lich, die Baum­stämme zuver­läs­sig erkennt, ver­misst und die erfass­ten Daten für wei­tere Arbeits­pro­zesse bereitstellt. 

2.000 Farb­bil­der und über 51.000 erfasste Baumstamm-Komponenten
Bis­lang fehlte es an aus­rei­chen­den Trai­nings- und Refe­renz­da­ten, die für die Ent­wick­lung und Vali­die­rung KI-basier­ter Modelle uner­läss­lich sind. Hier setzte das Cen­ter for Vision, Auto­ma­tion & Con­trol des Aus­trian Insti­tute of Tech­nolgy (AIT) an. „Mit Tim­ber­Vi­sion schafft das AIT durch ein leicht zugäng­li­ches Sys­tem und einen ein­zig­ar­ti­gen Bild­da­ten­satz die Basis für die nächste Gene­ra­tion auto­no­mer Maschi­nen in der Forst­wirt­schaft,“ erläu­tert Mar­kus Mur­s­chitz, Pro­jekt­lei­ter am AIT. Die neue Anwen­dung umfasst 2.000 Farb­bil­der und über 51.000 erfasste Baum­stamm-Kom­po­nen­ten, inklu­sive Schnitt- und Mantelflächen. 

Daten­satz und Algo­rith­men steht für Nut­zung und Wei­ter­ent­wick­lung öffent­lich zur Verfügung
„Das Beson­dere ist, dass unser Sys­tem selbst unter her­aus­for­dern­den Bedin­gun­gen wie bei­spiels­weise schwie­ri­gen Wit­te­rungs­ver­hält­nis­sen oder teil­wei­sen Ver­de­ckun­gen ver­läss­lich funk­tio­niert und die Baum­stämme prä­zise über Bild­se­quen­zen hin­weg ver­folgt, das heißt sie auch immer wie­der erkennt,“ ergänzt ihr Kol­lege Daniel Stei­nin­ger. Das AIT-Team stellt den gesam­ten Tim­ber­Vi­sion-Daten­satz sowie die ent­wi­ckel­ten Algo­rith­men für aka­de­mi­sche Zwe­cke öffent­lich zur Ver­fü­gung. „Wissenschafter:innen welt­weit sind ein­ge­la­den, das Sys­tem zu nut­zen und wei­ter­zu­ent­wi­ckeln“, so das AIT in einer Aussendung.