Automatisierte Baumzustandserkennung

Veröffentlicht: 26.05.2025 / zuletzt bearbeitet: 08.06.2026

Projektziele & Projektergebnis

Projektziele:
Umsetzung projekt in den Bereichen „Prozesse“ mit dem Ziel der Erhöhung/Steigerung/ Optimierung von Prozessen.
Projektergebnis:
Entwicklung eines KI-basierten Prototyps zur automatisierten Erkennung von Baumschäden mittels Kamerasystemen, der die Effizienz der Baumkontrolle steigert und die Verkehrssicherheit verbessert.

Gesamtprojekt

Personentage
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Nicht ausgeführt
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Phase
Konzept
Prototyp
Entwicklung
Testen
Implementierung
Beteiligte
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Kosten*
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Projektphase ausgeführt
Projektphase nicht ausgeführt
interne Projektbeteiligte
externe Projektumsetzer

Top Erkenntnisse aus dem Projekt

  • Qualität der Bilddaten ist entscheidend: Die Auswahl geeigneter Kamerasysteme ist essentiell für die Generierung nutzbarer Trainingsdaten für KI-Modelle.
  • Anpassung bestehender KI-Modelle: Durch gezieltes Fine-Tuning eines vorhandenen Modells (YOLOv8) kann eine effektive Erkennung spezifischer Baumschäden erreicht werden.
  • Integration in bestehende Prozesse: Die Nutzung kommunaler Fahrzeuge zur Datenerfassung ermöglicht eine effiziente und kostensparende Implementierung der Lösung im Alltag.

    • Ausgangslage

    Es bestehen Optimierungspotenziale in den Bereichen Prozesse
    Frühzeitige Erkennung von Baumschäden, etwa durch Totholz oder instabile Äste zur Steigerung der Verkehrssicherheit sowie nachhaltigen Stadt- und Umweltentwicklung.
    Die Effizienzsteigerungspotenziale wurden nicht ausgeschöpft in den Bereichen Prozesse
    Traditionelle Methoden zur Baumüberwachung, wie manuelle Begehungen und visuelle Inspektionen, sind zeit- und ressourcenintensiv.
    Die Arbeitsweisen mussten überdacht werden in den Bereichen Prozesse
    Personalmangel und Kostendruck erschweren die regelmäßige Kontrolle.

    Zentrale Fragestellungen im Projekt

    • Welche Methoden sind effektiv, um Trainingsdaten für die Erkennung von Baumschäden zu generieren und zu bewerten?
    • Wie kann ein bestehendes KI-Modell (YOLOv8) optimal an die spezifischen Anforderungen der Baumzustandserkennung angepasst werden?

    Projektdetails

    Zeitrahmen: 27.11.2024 - 19.12.2024

    Das Unternehmen Arbolytics entwickelt eine KI-gestützte Lösung zur automatisierten Erfassung und Bewertung des Gesundheitszustands von Bäumen. Ziel des Projekts ist es, die manuelle, zeit- und ressourcenintensive Baumkontrolle durch eine effizientere, automatisierte Methode zu ersetzen. Dies soll die Verkehrssicherheit erhöhen, Kosten senken und den Herausforderungen des Klimawandels begegnen, der vermehrt zu Baumschäden führt.

    Methoden

    Ergebnisse der einzelnen Projektphasen

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    Unternehmensbeschreibung

    Name
    Arbolytics
    Anschrift
    Schwartzkopffstr. 1, 15745 Wildau
    Umsatz pro Jahr
    Nicht angegeben
    Branche
    Nicht angegeben
    Gründungszeitraum
    Vor weniger als 5 Jahren
    Beschäftigtenzahl
    1 - 9
    IT-Investition pro Jahr
    Nicht angegeben
    Unternehmensangebot
    Dienstleistung
    Unternehmer*innen Zitat zum Projekt

    Projektunterstützung

    Projektumsetzer
    Technische Hochschule Wildau
    TH Wildau
    norman.guenther@th-wildau.de
    Zentrum
    Mittelstand-Digital Zentrum Spreeland
    MDZ Spreeland
    info@digitalzentrum-spreeland.de

    Weitere Kooperationspartner

    Projektumsetzer
    Technische Hochschule Wildau
    Zentrum
    Mittelstand-Digital Zentrum Spreeland
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