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Die Reportage vom Euroscience Open Forum 2006 in München, häppchenweise:
Jeder kann beim Darten gewinnen. Vorausgesetzt, er hat die Dartscheibe auf seiner Seite ...


Wie Maschinen sehen lernen

Intelligente Kameras könnten uns viel Arbeit abnehmen, Fritten auf dem Fließband kontrollieren oder verdächtige Menschen in der Fußgängerzone entdecken. Entwickelt wird das Verfahren aber an einem Objekt, das in erster Linie Spaß machen soll: einer Dartscheibe, an der nun jeder wie ein Profi spielen kann.

Von Sophie Stigler


„Da seh ich keinen Sinn drin.“ „ Sowas können wir selber.“ „Auf Deutsch gesagt: totaler Unsinn.“ Die langjährigen Dartspieler Kalle und Frank sind mittelmäßig begeistert von dem sonst populären Forschungsprojekt der Technischen Universität München: eine Dartscheibe, auf der jeder Pfeil trifft. „Das ist doch kein Dart!“, protestiert Frank, der mit seiner Mannschaft „Crazy Mond Wikinger 2“ in der Westfalenliga spielt. Frank hat Recht. Das ist kein Dart, sondern computergesteuerte Bilderkennung.
 
Zwei Kameras sehen mehr als eine

Bei der „Treffsicheren Dartscheibe“ gleicht die Computertechnik auch die miserabelsten Wurfkünste aus. Jeder noch so schief und krumm geworfene Pfeil trifft - solange er nicht außerhalb der Reichweite der Scheibe fliegt. Das Prinzip: Zwei Kameras erfassen jeden Pfeil auf dem Weg zur Zielscheibe. „Beide Kameras kennen die Position der anderen“, erklärt Benjamin Kormann von der TU München, einer der Entwickler der Dartscheibe. „Deshalb kann man die verschiedenen Aufnahmen zu einem 3D-Bild zusammensetzen. Mit etwas Zusatzintelligenz kann der Computer also wie ein Mensch räumlich sehen.“ Für seine Berechnungen bleibt dem Computer allerdings denkbar wenig Zeit. Der Pfeil fliegt nur etwa 250 Millisekunden. Ist die Flugbahn berechnet, bekommt die Zielscheibe den Befehl: Beweg dich! Kleine Hochleistungs-Motoren fahren die Scheibe mit bis zu 13-facher Erdbeschleunigung an die perfekte Position. Und der Pfeil trifft.

Nur einigermaßen gerade müsste man ihn noch werfen, damit er exakt ins Ziel trifft. Bild: sureight



Ein Dart-Wettkampf mit der Zauberscheibe wird dann natürlich zur langweiligsten Angelegenheit der Welt. „Geübte Dartspieler sind manchmal ein bisschen enttäuscht“, beschreibt Benjamin Kormann das Feedback aus der Praxis. „Außerdem beschweren sie sich, weil sie gar nicht in die Mitte werfen wollen.“ Schließlich ist beim klassischen europäischen Dartspiel das Zentrum der Zielscheibe, das Bull’s Eye, gar nicht das Feld mit den meisten Punkten. „Im Spiel zielt man deshalb selten in die Mitte. Dahin trifft man eher unabsichtlich, wenn einem mal der Dartpfeil beim Werfen auskommt“, erklärt Timm Koglin, Kapitän einer Dart-Mannschaft mit dem bedeutungsvollen Namen Bull-Shit. Doch auch für dieses Problem hat Benjamin Kormann eine Lösung: „Eigentlich können wir alle Zielfelder eingeben. Aber wenn wir die bei einer Vorführung die ganze Zeit wechseln, ist einem Zuschauer oft nicht ganz klar, dass die Dartscheibe auch funktioniert.“


Vom Dartpfeil zur Fritte

Ist das einmal klargestellt, sind Dart-Profis wie Dart-Anfänger jedoch immer noch nicht zufrieden. "Auf Messen kommt immer die Frage, wofür man das eigentlich braucht", erinnert sich Kormann. Doch entgegen vieler Erwartungen sei die Liste der Anwendungen lang, etwa innerhalb der Qualitätssicherung in der Industrie: "Zum Beispiel bei der Produktion von Pommes. Ist eine Fritte nicht gleichlang oder genauso breit wie die andern, sagt das System einem Roboter Bescheid und der sortiert sie aus." Genauso wie die Dartpfeile vermisst der Computer hier eben Pommes auf einem Fließband.

Hinter solchen optischen Erkennungssystemen stehen in der Regel Bildverarbeitungsbibliotheken. Sie enthalten Bausteine mit Befehlen, die man zu Programmen zur Auswertung zusammensetzen kann. Wie den Befehl namens ‚Bilder subtrahieren’. Tut der Computer wie ihm befohlen, so bleibt nur das übrig, was sich zwischen den aufeinander folgenden Bildern bewegt hat: der Pfeil zum Beispiel oder die Fließband-Fritte. Der gleich gebliebene Hintergrund wird dabei wegsubtrahiert. Auch die Geschwindigkeit lässt sich mit den Bildern einfach messen. Denn die Kamera schießt immer gleich viele Bilder pro Sekunde. Je weniger Bilder das Flugobjekt also zeigen, desto schneller ist es unterwegs. Aus der Neigung des Pfeils und der Geschwindigkeit kann dann die Flugkurve berechnet werden.


Was ist die normale Flugkurve eines Passanten?

Doch nicht alle Bewegungen lassen sich so einfach vorhersagen wie etwa Flugbahnen. Zum Beispiel, wenn sich das Zielobjekt zuerst in eine Richtung bewegt, kurz innehält, es sich anders überlegt und dann im Zickzack in die Gegenrechtung hastet, wie ein unschlüssiger Kunde im Kaufhaus - oder ein Dieb. Beide anhand ihrer Bewegungen voneinander zu unterscheiden, davon träumen die Entwickler der optischen Systeme noch. Denn: "Damit wir anormale Bewegungen eines Menschen erkennen können, müssen wir erstmal studieren, wie normale Bewegungen aussehen", sagt Markus Müller. Am Fraunhofer Institut für Informations- und Datenverarbeitung arbeitet er an intelligenten Überwachungssystemen. "Dann kann ein System melden, wenn einer verdächtig lange am selben Fleck herumlungert oder irgendwo eine Schlägerei passiert." Auch jemand, der in einer Menschenmasse in die falsche Richtung geht - zum Beispiel, weil er vor jemandem wegläuft -, wird von solchen intelligenten Überwachungssystemen erkannt. "Der Mensch kann hervorragend seine Gesichtszüge verstellen, aber nicht seine Bewegungen", erklärt Müller. "Es wird sich immer derjenige verraten, der bloß nicht auffallen will." Wofür heute Kaufhausdetektiv, Wachmann und Polizist zuständig sind, könnte in Zukunft also die Kamera übernehmen.

Noch sind intelligente Kameras in Deutschland in der Testphase, zum Beispiel am Bahnhof Mainz oder am Münchner Flughafen. Am Hauptbahnhof in Karlsruhe haben Bedenken zum Datenschutz den Einsatz solcher Kameras bis jetzt verhindert. Tröstlich ist das nicht nur für alle Detektive, Wachmänner und Polizisten, die nun vorerst nicht um ihren Job fürchten müssen. Sondern irgendwie auch für den unschlüssigen Kunden im Kaufhaus. Beobachtet von einem optischen Erkennungssystem wird der womöglich ungern auffallen wollen. Und sich schon allein damit verdächtig machen.


Dieser Beitrag entstand im Zuge des EuroScience Open Forum (ESOF) 2006.


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Abseits von trockenen Theorien.
Begleiten Sie unseren Reporter Christian Keller über den größten europäischen Wissenschaftskongress, das Euroscience Open Forum, 2006 in München. Das Reportage-Häppchen zu den intelligenten Dartscheiben finden Sie links als Video.


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