Bislang fehlte es an ausreichenden Trainings- und Referenzdaten, die für die Entwicklung und Validierung KI-basierter Modelle. In Timber Vision stehen nun 2000 annotierte Farbbilder und mehr als 51.000 erfasste Baumstamm-Komponenten, inklusive Schnitt- und Mantelflächen, zur Verfügung.
Die Forscher des AIT haben die Rundholz-Daten mit handelsüblichen RGB-Kameras aufgenommen und mit einer eigens entwickelten semi-automatischen Verarbeitungspipeline mit den für die KI notwendigen Tags und Labeln versehen. Es wurden mehrere KI-Modelle trainiert und auf vielfältige Umfeldbedingungen, unterschiedliche Standorte, Distanzen, Licht- und Wetterverhältnisse sowie Baumstammvariationen systematisch evaluiert, um eine hohe Modellrobustheit sicherzustellen.
Um die Forschung weiter voranzutreiben, stellt das AIT-Team den gesamten TimberVision-Datensatz sowie die entwickelten Algorithmen für akademische Zwecke öffentlich zur Verfügung.
Die Möglichkeiten von autonomen Maschinen und Fahrzeugen hat das AIT am 15. Mai vorgestellt. Im Mittelpunkt des Vorführtages standen zwei vollautomatisierte Systeme: ein auf einem Rundholz-Lkw montierter Holzladekran sowie ein autonomer Gabelstapler für den Außeneinsatz in der Logistik.
