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SkyEye (ID 6614)

Projektbeschreibung Projekt-Beschreibung „SkyEye“

Aufgabenstellung:
Eine Android App ist zu entwickeln, welche kleine Objekte bzw. Punkte erkennt, die sich gegen den Hintergrund bewegen und eine Warnung ausgibt, sobald ein Objekt erkannt wird.
Der Hintergrund selbst bewegt sich auch in Bezug auf den Bildausschnitt.

Ein Großteil der Analyse-Methodik ist gelöst und in Vorversuchen getestet.
Die volle Integration mit dem Echtzeit-Datenstrom ist noch zu realisieren und abzuschließen.

Folgende Schritte würden dafür benötigt werden.
1. Entwicklung eines robusten Video Input Moduls um effizient live Bilddaten von einer externen IP Kamera über WiFi einzulesen.
2. Erkennung von bewegenden Objekten u.a. durch die Schritte:
a. Bildstabilisation von Frames
b. Differenzbildung der Bilder
c. Tracking von aktiven Bereichen

Aktueller technischer Stand
Alle Bereiche (1, 2, a, b, c) wurden bereits zum Teil implementiert und müssen noch fertiggestellt werden.

Als Video Input Modul wurde FFMPEG zusammen mit OpenCV für Android gebaut. Als Erkennung von bewegenden Objekten wurde hauptsächlich mit OpenCV gearbeitet. Es wurden unter anderem eine Bildstabilisation mit Feature Erkennung, Differenzbildung, Thresholds, morphologischen Operatoren und „Segment labeling“ implementiert. Zudem wurde ein Position Tracking
von einer anderen C++ Bibliothek eingesetzt um die Objekte über mehrere Frames zu verfolgen.

Eine GUI mit Widgets zur Parametersteuerung - und HUD wurde auch bereits implementiert. Es wurde auch ein Download Manager implementiert um Video Dateien abzuspielen statt eines Livestreams. Des Weiteren ist es möglich die Video Dateien mit einer Metadaten Datei anzureichern um den Algorithmus quantitativ zu messen.

Um das Projekt erfolgreich abzuschließen, wären die wesentlichen Aufgaben:
1. Das einlesen der Bilder robuster zu gestalten. Momentan ist dieser Bereich noch Fehleranfällig.
2. Tunen / Anpassen der Bildverarbeitungs-Pipeline um möglichst kleine bewegende Objekte robust von anderen Artefakten des Hintergrundes zu unterscheiden.

Ressourcen
Es werden Quellcode als GIT (Repository muss aber vom Ihnen selber gestellt werden), IP Kamera zum Testen und Beispielvideos zur Verfügung gestellt.

Weiteres
• App soll ausschließlich auf Android Tablets im Querformat eingesetzt werden.
• Es handelt sich um Java Quellcode, dieser darf aber gerne zu Kotlin migriert werden.


AEV Zusatzinfo aus Kundenkontakt Der Anfrager stellt neben dem Budget auch aktive Mitarbeit und Test unter realistischen Bedingungen (Flug) zur Verfügung.
Besonders interessant: altersbedingt hat der Anfrager kein Interesse an der Vermarktung des fertigen Produktes (in dem bereits jetzt schon viel Arbeit steckt) und würde diese dem Entwickler unentgeltlich überlassen!

Detailierte Dokumentation im geschützten Bereich ergänzt! Ausschnitt:


Reale Sichtverhältnisse aus einem Flugzeug
Trotz dieser Regeln muss man sich vergegenwärtigen, dass bezogen auf das mögliche
Beobachtungsfeld nach vorne, der Pilot nur etwa 1/3 des Luftraumes vor sich sehen kann.
Der Rest wird verdeckt durch das Instrumentenbrett und viele andere Flugzeug-Elemente.
Einsitzer wie Segelflugzeuge sind da meist im Vorteil.
Hinzu kommt, dass die optische Wahrnehmung sehr begrenzt ist, da ein anderes KleinFlugzeug erst innerhalb von 2km (bei gutem Wetter) als Punkt wahrnehmbar wird.
Erschwerend für den Piloten ist dabei, dass er durch Karten-Lesen und Funk-Dialog zeitweise
abgelenkt ist.
Elektronische Überwachung
Eine elektronische Annäherungs-Überwachung verschiedener bekannten Konzepte erfordert
bisher stets eine aktive Elektronik-Installation in allen Flugzeugen, die sich im selben
Luftraum befinden.
Wie bekannt, ist dies leider nicht flächendeckend gegeben, solange eine gesetzliche Vorgabe
dies nicht zwingend fordert (was auch kaum zu erwarten ist).
Objekte wie Fallschirm-Springer, Gleitschirme und viele andere, sowie Großvögel oder
Vogelschwärme werden kaum eine aktive Elektronik mitführen.
Alternative: Optische Überwachung.
Mit einer installierten Kamera bei unverbautem Blick in die Flugrichtung und nachfolgender
Intelligenz sollte dieses Problem eigentlich lösbar sein.
Das Problem durch eine Unaufmerksamkeit wäre hierbei ausgeschlossen.
Die moderne Technik erlaubt einen verhältnismäßig kleinen Aufwand für die Hardware,
bestehend aus einer kleinen Kamera und einem kompakten und leistungsfähigen Rechner.



OS android

Veröffentlicht am05.11.2019
Angebotsfrist bis28.02.2020
geplanter Endtermin 29.05.2020

geplantes Budget € 20000
Investitionsbereitschaft Projekt wird sicher umgesetzt

Verkaufsinformationen der App Anfrage

Verkaufspreis € 88
bisher verkauft 2 mal

Sitz des Auftraggebers: 82269 Geltendorf.

Der Standort des App Entwicklers ist für den Auftraggeber nicht relevant.


Beantwortete Fragen


? Hallo lieber Auftraggeber, bin selber auch Pilot PPL-A, VFR und mich würde einfach gerne interessieren, unter welchen Bedingungen Sie selber fliegen können VFR, IFR, CPL etc.

!ich hatte mal PPL mit IFR, jetzt nur noch UL-Schein und ich fliege die Pipistrel Virus, in der die entsprechenden Einbauten sind.

? Lieber Auftraggeber, woran liegt es, dass das Projekt frühestens im März nächsten Jahres starten soll, hat das einen besonderen Grund Ist ein früherer Projektbeginn möglich Mit freundlichen Grüßen, Wolfgang Wiedemann Chitin Software

!ich bin an keinen festen Termin gebunden, jedoch bin ich ab 6. Dez. für 3 Monate im Ausland und nur per Mail erreichbar.

? Guten Tag, wäre es möglich sich einen Live-Datenstrom bzw. die Bilddaten anzuschauen und wäre die App nur für eine bestimmte IP Cam gedacht oder für mehrere Hersteller

!in Bearbeitung

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