Pandemie-Drohne ortet Menschen mit Schnupfen und Husten
Die Drohne wird mit einem speziellen Sensor und bildgebendem System ausgestattet, das die Überwachung von Temperatur sowie Herz- und Atemfrequenz gewährleistet und erfasst, ob Menschen niesen und husten, teilt die Universität mit. Die Technik könne künftig in Menschenmengen, Büros, an Flughäfen, auf Kreuzfahrtschiffen, in Altenheimen und anderen Orten zum Einsatz kommen, prognostizieren die Wissenschaftler.
Das Team unter der Leitung von Prof. Javaan Chahl arbeitet mit dem kanadischen Drohnentechnologieunternehmen Draganfly Inc. zusammen. Die verwendete Technik geht zurück auf Arbeiten Chahls, die bereits 2017 zeigten, wie Bildverarbeitungsalgorithmen die Herzfrequenz eines Menschen aus Drohnenvideos extrahieren können.
Die Auswertung ist aus bis zu 50 Metern Entfernung möglich
Herz- und Atemfrequenz können demnach mithilfe von Drohnen mit hoher Genauigkeit im Umkreis von fünf bis zehn Metern gemessen werden. Mit fest installierten Kameras sei dies sogar in Entfernungen von bis zu 50 Metern möglich. Darüber hinaus können die Algorithmen laut Chahl menschliche Handlungen wie Niesen und Husten erkennen.
Ab sofort könnte die Technologie ein praktikables Screening-Tool für COVID-19-Patienten sein, melden die Forscher: "Sie kann nicht alle Fälle erkennen, aber sie könnte ein zuverlässiges Werkzeug sein, um das Vorhandensein der Krankheit an einem Ort oder in einer Gruppe von Menschen zu erkennen."
Ein "zuverlässiges Werkzeug", um eine Krankheit zu erkennen
Ursprünglich war die Technologie für das Auffinden von Überlebenden in Kriegsgebieten und nach Naturkatastrophen sowie als berührungslose Fernüberwachung von Frühgeborenen in Inkubatoren entwickelt worden. "Jetzt sehen wir schockierenderweise eine sofortige Einsatzmöglichkeit, um Leben in der größten Gesundheitskatastrophe zu retten, die die Welt in den letzten 100 Jahren erlebt hat", so Chahl.
Perera, Asanka & Khanam, Fatema-Tuz-Zohra & Al-Naji, Ali Abdulelah & Chahl, Javaan. (2020). Detection and Localisation of Life Signs from the Air Using Image Registration and Spatio-Temporal Filtering. Remote Sensing. DOI:10.3390/rs12030577 Perera, Asanka & Law, Yee Wei & Chahl, Javaan. (2019). Drone-Action: An Outdoor Recorded Drone Video Dataset for Action Recognition. Drones. 3. 82. 10.3390/drones3040082. DOI:10.3390/app9204474 Gibson, Kim & Al-Naji, Ali Abdulelah & Fleet, Julie & Steen, Mary & Esterman, Adrian & Chahl, Javaan & Huynh, Jasmine & Morris, Scott. (2019). Non-contact heart and respiratory rate monitoring of preterm infants based on a computer vision system: a method comparison study. Pediatric Research. DOI:
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