Was ist das Ziel des Projekts KIKHAS?
Die automatische Klassifikation von Schiffstypen anhand hydroakustischer Signaturen mithilfe künstlicher Intelligenz.
Wofür steht die Abkürzung KIKHAS?
Künstliche-Intelligenz-Klassifizierer für Hydroakustische Signaturen.
Welche Problemstellung adressiert das Projekt KIKHAS?
Die automatisierte Auswertung und Klassifikation komplexer hydroakustischer Messdaten.
Warum ist maschinelles Lernen für KIKHAS geeignet?
Weil es Muster in hochdimensionalen Daten erkennt, die mit klassischen Verfahren schwer erfassbar sind.
In welchen Bereichen werden hydroakustische Daten vorverarbeitet?
Im Zeitbereich, Frequenzbereich, Zeit-Frequenz-Bereich sowie durch zusätzliche Parameter.
Welche Datenquellen werden im Projekt verwendet?
Messdaten realer Schiffe, Simulationen und synthetisch erzeugte Schiffsignaturen.
Warum werden synthetische Schiffsignaturen erzeugt?
Zur Erweiterung der Datensätze und zur gezielten Untersuchung spezifischer Einflussgrößen.
Welche Rolle spielt das Schiffsmodell im Projekt?
Es dient zur kontrollierten Erzeugung reproduzierbarer hydroakustischer Signaturen.
Welche Projektpartner sind an KIKHAS beteiligt?
Unter anderem die WTD 71, Atlas Elektronik, CAU Kiel, Müller-BBM und die Helmut-Schmidt-Universität.
Was ist der grundlegende Lösungsansatz von KIKHAS?
Die Kombination aus Signalverarbeitung, Datengenerierung und maschinellem Lernen zur Klassifikation.
Welche Darstellungsformen werden für Schiffsignaturen genutzt?
Zeitdarstellung, Frequenzdarstellung und Zeit-Frequenz-Darstellung.
Welche Bedeutung hat die Datensatzvielfalt für das Training von KI-Modellen?
Sie verbessert die Generalisierungsfähigkeit und Robustheit der Klassifikatoren.
Zuletzt geändertvor 23 Tagen