Open-Source-Lösung verfügbar: KI-gestützte Auswertung von Luftbilddaten zur Zählung von Robben
© ZUG / Janis Klug
Nach einem halben Jahr Entwicklungsarbeit ist es so weit: Der Code des Projekts „RobbenBlick“ ist jetzt offen zugänglich. Mithilfe des KI-Modells soll das Erkennen und Zählen von Robben automatisiert werden.
Gemeinsam mit der Jade Hochschule und dem WWF hat die KI-Ideenwerkstatt für Umweltschutz mit RobbenBlick eine umfassende Computer-Vision-Lösung entwickelt, die das automatisierte Erkennen und Zählen von Robben auf hochauflösenden Luftbildern mithilfe von maschinellem Lernen ermöglichen soll. Der vollständige Code des Projekts ist jetzt frei zugänglich.
Große Mengen an Luftbilddaten stellen Naturschutzorganisationen, Forschungsteams und Behörden regelmäßig vor enorme Herausforderungen: Sie sind wertvolle Informationsquellen für Populationsmonitoring, Schutzmaßnahmen und ökologische Forschung – aber ihre manuelle Auswertung ist zeitaufwendig. Mit RobbenBlick steht nun erstmals ein modularer, offener Workflow bereit, der diesen Prozess automatisiert und reproduzierbar macht. Die von der Jade Hochschule 2025 gesammelten Bilddaten wurden bereits annotiert und für ein erstes Training verwendet. Sowohl die Daten als auch die trainierten Modelle stellen wir ab sofort zur Nachnutzung zur Verfügung. Eine Erweiterung durch die Community ist somit möglich.
Für wen ist RobbenBlick gedacht?
Die Open-Source-Pipeline richtet sich an:
- Behörden, die Robbenbestände mittels Luftbilddaten erfassen
- Naturschutzorganisationen mit Monitoring-Aufgaben
- Forschungsprojekte und Citizen-Science Initiativen im Bereich Ökologie, Computer Vision oder Fernerkundung
Der Code steht unter der GNU Public License Version 3 (GPL-3.0) und kann frei genutzt, verändert und erweitert werden.
Was macht RobbenBlick?
RobbenBlick bildet den gesamten Workflow einer KI-gestützten Objekterkennung ab:
Datenaufbereitung
- Konvertierung von CVAT-Annotationen (XML) in passendes Trainingsformat
- Automatische Kachelung großer Luftbilder (Tiling)
- Erstellung eines vollständigen Datensets (Test-, Train- und Validierungsdaten) inklusive Ground-Truth-Zählungen
Automatisches Training & Modelloptimierung
- Systematisches Durchprobieren verschiedener Modelle, Parameter und Augmentationen
- Training von machine learning Modellen mit YOLO-Architektur (Referenz zum paper) - anpassbar auf andere Architekturen.
- Automatische Ergebnisübersicht mithilfe etablierter Leistungsindikatoren zur Auswahl des besten Modells
Tiled Inference
- Einsatz von SAHI (Sliced Aided Hyper Inference) für neue, große Bilder
- Ausgabe von Detektionen, Visualisierungen und automatischen Objektzählungen
Modellbewertung
- Klassische Detection-Metriken (mAP)
- Spezialisierte Evaluations-Metriken (MAE, RMSE, R²)
Interaktive Visualisierung
- Daten- und Ergebnisanalyse mit FiftyOne
Was steht im Repository?
Das Repository enthält u. a.:
- gesamten Python-Quellcode
- vollständige Pipeline mit Datenverarbeitung, Training, Inferenz und Evaluation
- Streamlit-UI für schnelle Visualisierung
- Konfigurationsdateien
- Conda-Umgebung, Pre-Commit-Setup und ausführliche README
- Beispiele für Datenstruktur und Arbeitsabläufe
Technische Umsetzung
RobbenBlick basiert auf aktueller Open-Source-Software:
- Programmiersprache Python
- YOLO für Objekt Erkennung
- SAHI für kachelbasierte Inferenz (Tiled Inference)
- FiftyOne für Analyse und Visualisierung
- Conda für reproduzierbare Umgebungen
- Streamlit für einfache GUI-Erstellung
Die Pipeline ist modular aufgebaut und kann lokal oder in Cloud-Umgebungen betrieben werden. Eine Weiterentwicklung ist natürlich möglich.
Wie können Interessierte den Code nutzen?
1.Repository aufrufen
Das Projekt ist öffentlich auf GitHub verfügbar.
2. Code klonen
git clone git@github.com:ki-iw/robbenblick.git
cd robbenblick
3. Umgebung einrichten
conda env create --file environment.yml
conda activate RobbenBlick
4. Startanleitung
Die README.md führt Schritt für Schritt durch:
- Datenerstellung
- Experimentkonfiguration
- Training
- Inferenz
- Evaluation
- Visualisierung
RobbenBlick ist eines der Pilotprojekte der KI-Ideenwerkstatt für Umweltschutz. Mit der Veröffentlichung des Codes endet die gemeinsame Projektbegleitung.
Kontakt
Mehr erfahren
Video
→ Maschinen im Einsatz für den Artenschutz - Robbenzählen mit KI (WWF Deutschland)