Artwork

Inhalt bereitgestellt von Detektor.fm – Das Podcast-Radio. Alle Podcast-Inhalte, einschließlich Episoden, Grafiken und Podcast-Beschreibungen, werden direkt von Detektor.fm – Das Podcast-Radio oder seinem Podcast-Plattformpartner hochgeladen und bereitgestellt. Wenn Sie glauben, dass jemand Ihr urheberrechtlich geschütztes Werk ohne Ihre Erlaubnis nutzt, können Sie dem hier beschriebenen Verfahren folgen https://de.player.fm/legal.
Player FM - Podcast-App
Gehen Sie mit der App Player FM offline!

Forschungsquartett | Waldbrandfrüherkennung per Drohne

18:26
 
Teilen
 

Manage episode 434300062 series 2527031
Inhalt bereitgestellt von Detektor.fm – Das Podcast-Radio. Alle Podcast-Inhalte, einschließlich Episoden, Grafiken und Podcast-Beschreibungen, werden direkt von Detektor.fm – Das Podcast-Radio oder seinem Podcast-Plattformpartner hochgeladen und bereitgestellt. Wenn Sie glauben, dass jemand Ihr urheberrechtlich geschütztes Werk ohne Ihre Erlaubnis nutzt, können Sie dem hier beschriebenen Verfahren folgen https://de.player.fm/legal.

Das Forschungsquartett — dieses Mal in Kooperation mit der Fraunhofer-Gesellschaft

Waldbrandfrüherkennung per Drohne

Dass ihre Drohne einmal für die Waldbrandfrüherkennung eingesetzt wird, wusste im Herbst 2020 wohl noch kein Mitglied der studentischen Forschungsgruppe „Evolonic“. Die Studierenden der Friedrich-Alexander Universität Erlangen-Nürnberg wollten mit ihrer Drohne „Night Fury“ eigentlich nur einen Flugwettbewerb gewinnen — doch dann hob ihr Projekt buchstäblich ab. Denn nachdem ihre Drohne den Wettbewerb gewonnen hatte, war klar: Die „NF“ (Night Fury) kann mehr.

Die Drohne ist fast vollständig selbst gebaut

Nachdem klar war, wie leistungsstark ihre Drohne war, entschied sich das Team Evolonic dafür, sie für die Waldbrandfrüherkennung einzusetzen. In Zusammenarbeit mit dem Fraunhofer Institut für Integrierte Systeme und Bauelementetechnologie (IISB) und der regionalen Feuerwehr statteten die Studierenden ihre Drohne mit einer Kamera, Sensoren und einer KI aus. Dafür schrieb das interdisziplinäre Team selbst die Software, baute den Carbonrahmen und überlegte sich eine Marketingstrategie.

In dieser Folge des Forschungsquartetts sprechen Sara-Marie Plekat und Clara Dzemla mit Adrian Sauer, dem Teamleiter von Evolonic. Er erzählt, auf welchem Entwicklungsstand die Drohne gerade ist, wie ein Einsatz aussehen könnte und wie schnell und zuverlässig die Drohne Waldbrände erkennt. Außerdem sprechen Sara und Clara darüber, wie die Waldbrandfrüherkennung in Deutschland ohne Drohnen sonst abläuft.

  continue reading

6418 Episoden

Artwork
iconTeilen
 
Manage episode 434300062 series 2527031
Inhalt bereitgestellt von Detektor.fm – Das Podcast-Radio. Alle Podcast-Inhalte, einschließlich Episoden, Grafiken und Podcast-Beschreibungen, werden direkt von Detektor.fm – Das Podcast-Radio oder seinem Podcast-Plattformpartner hochgeladen und bereitgestellt. Wenn Sie glauben, dass jemand Ihr urheberrechtlich geschütztes Werk ohne Ihre Erlaubnis nutzt, können Sie dem hier beschriebenen Verfahren folgen https://de.player.fm/legal.

Das Forschungsquartett — dieses Mal in Kooperation mit der Fraunhofer-Gesellschaft

Waldbrandfrüherkennung per Drohne

Dass ihre Drohne einmal für die Waldbrandfrüherkennung eingesetzt wird, wusste im Herbst 2020 wohl noch kein Mitglied der studentischen Forschungsgruppe „Evolonic“. Die Studierenden der Friedrich-Alexander Universität Erlangen-Nürnberg wollten mit ihrer Drohne „Night Fury“ eigentlich nur einen Flugwettbewerb gewinnen — doch dann hob ihr Projekt buchstäblich ab. Denn nachdem ihre Drohne den Wettbewerb gewonnen hatte, war klar: Die „NF“ (Night Fury) kann mehr.

Die Drohne ist fast vollständig selbst gebaut

Nachdem klar war, wie leistungsstark ihre Drohne war, entschied sich das Team Evolonic dafür, sie für die Waldbrandfrüherkennung einzusetzen. In Zusammenarbeit mit dem Fraunhofer Institut für Integrierte Systeme und Bauelementetechnologie (IISB) und der regionalen Feuerwehr statteten die Studierenden ihre Drohne mit einer Kamera, Sensoren und einer KI aus. Dafür schrieb das interdisziplinäre Team selbst die Software, baute den Carbonrahmen und überlegte sich eine Marketingstrategie.

In dieser Folge des Forschungsquartetts sprechen Sara-Marie Plekat und Clara Dzemla mit Adrian Sauer, dem Teamleiter von Evolonic. Er erzählt, auf welchem Entwicklungsstand die Drohne gerade ist, wie ein Einsatz aussehen könnte und wie schnell und zuverlässig die Drohne Waldbrände erkennt. Außerdem sprechen Sara und Clara darüber, wie die Waldbrandfrüherkennung in Deutschland ohne Drohnen sonst abläuft.

  continue reading

6418 Episoden

Alle Folgen

×
 
Loading …

Willkommen auf Player FM!

Player FM scannt gerade das Web nach Podcasts mit hoher Qualität, die du genießen kannst. Es ist die beste Podcast-App und funktioniert auf Android, iPhone und im Web. Melde dich an, um Abos geräteübergreifend zu synchronisieren.

 

Kurzanleitung