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1. (WO2018153563) KÜNSTLICHES NEURONALES NETZ UND UNBEMANNTES LUFTFAHRZEUG ZUM ERKENNEN EINES VERKEHRSUNFALLS
Anmerkung: Text basiert auf automatischer optischer Zeichenerkennung (OCR). Verwenden Sie bitte aus rechtlichen Gründen die PDF-Version.

Ansprüche

1. Künstliches neuronales Netz (3), das über eine Datenbank (9) eingelernt ist, welche zumindest Verkehrsunfalldaten enthält,

und mit zumindest einem unbemannten Luftfahrzeug (1) in Verbindung steht, welches Umgebungsdaten an das neuronale Netz (3) sendet, wobei das neuronale Netz (3) mittels zumindest den Verkehrsunfalldaten der Datenbank (9) und den Umgebungsdaten des unbemannten Luftfahrzeugs (1) einen Verkehrsunfall (6, 7) erkennen und klassifizieren kann.

2. Künstliches neuronales Netz (3) nach Anspruch 1, dadurch

gekennzeichnet, dass es zumindest eine Zwischenschicht zwischen einer Eingabeschicht und einer Ausgabeschicht von künstlichen

Neuronen aufweist und zu Deep Learning befähigt ist.

3. Künstliches neuronales Netz (3) nach einem der vorherigen Ansprüche, dadurch gekennzeichnet, dass es eingerichtet ist, mittels zumindest den Verkehrsunfalldaten der Datenbank (9) und den Umgebungsdaten des unbemannten Luftfahrzeugs (1) einen Verkehrsunfall (6, 7) zumindest in einer Simulation zu rekonstruieren.

4. Künstliches neuronales Netz (3) nach einem der vorherigen Ansprüche, dadurch gekennzeichnet, dass es eingerichtet ist, mittels zumindest den Verkehrsunfalldaten der Datenbank (9) und den Umgebungsdaten des unbemannten Luftfahrzeugs (1), unter Zuhilfenahme zumindest des unbemannten Luftfahrzeugs (1), den Verkehrsunfall (6, 7) abzusichern.

5. Künstliches neuronales Netz (3) nach einem der vorherigen Ansprüche, dadurch gekennzeichnet, dass es eingerichtet ist, mittels zumindest den Verkehrsunfalldaten der Datenbank (9) und den Umgebungsdaten des

unbemannten Luftfahrzeugs (1) Verkehrsunfälle (6, 7) vorherzusagen.

Künstliches neuronales Netz (3) nach einem der vorherigen Ansprüche, dadurch gekennzeichnet, dass es eingerichtet ist, einen Notruf wenigstens an einen Rettungsdienst zu senden.

Künstliches neuronales Netz nach einem der Ansprüche 1 bis 6, dadurch gekennzeichnet, dass es in einem elektronischen Rechengerät (8) des unbemannten Luftfahrzeugs (1) implementiert ist.

Künstliches neuronales Netz nach einem der Ansprüche 1 bis 6, dadurch gekennzeichnet, dass es in einem zentralen elektronischen Rechengerät (10) implementiert ist, welches mit dem unbemannten Luftfahrzeug (1) drahtlos in Verbindung steht.

Unbemanntes Luftfahrzeug (1), welches ein künstliches neuronales Netz (3) nach einem der Ansprüche 1 bis 7 und eine Sensorik (2) zur Erfassung von Umgebungsdaten aufweist.

Unbemanntes Luftfahrzeug (1) nach Anspruch 9 oder 10, dadurch gekennzeichnet, dass es Einrichtungen (15, 16, 17) zur Absicherung eines Verkehrsunfalls (6, 7) aufweist.

Verfahren zum Erkennen eines Verkehrsunfalls (6, 7) mittels eines künstlichen neuronalen Netzes (3), umfassend die folgenden Schritte:

- Einlernen des künstlichen neuronalen Netzes (3) durch eine

Datenbank (9), welche zumindest Verkehrsunfalldaten enthält;

- Erfassen von Umgebungsdaten durch eine Sensorik (2) eines

unbemanntes Luftfahrzeugs (1);

- Erkennen eines Verkehrsunfalls (6, 7) mittels zumindest den

Verkehrsunfalldaten der Datenbank (9) und den Umgebungsdaten des unbemannten Luftfahrzeugs (1).

12. Verfahren nach Anspruch 12, dadurch gekennzeichnet, dass das unbemannte Luftfahrzeug (1) den erkannten Verkehrsunfall (6, 7) absichert.

13. Computerprogramm, welches eingerichtet ist, jeden Schritt des

Verfahrens nach einem der Ansprüche 11 oder 12 durchzuführen.

14. Maschinenlesbares Speichermedium, auf welchem ein

Computerprogramm nach Anspruch 13 gespeichert ist.

15. Elektronisches Rechengerät (8; 10), welches eingerichtet ist, um mittels des Verfahrens nach einem der Ansprüche 11 oder 12 einen

Verkehrsunfall (6, 7) zu erkennen.