Masterarbeit: Bildanalyse mittels Deep Learning von Agri-PV-Weiden

  • LAZBW
  • Abschlussarbeit
  • Öffentliche Institution
  • Online, Aulendorf
  • Teilzeit
  • Deutsch

Thema: "Analyse und Optimierung der Beweidung von Agri-PV-Anlagen mithilfe von Deep-Learning-Software“
Ziel der Arbeit:
Die Masterarbeit soll mit Deep Learning basierter Bildauswertung relevante Informationen für die Beweidung von Agri-PV-Flächen gewinnen. Dies beinhaltet die Implementierung von KI-Algorithmen zur Objekterkennung (z. B. Tiere, Verhaltensweisen, Vegetation, PV-Module) sowie die Bewertung der Ergebnisse hinsichtlich Genauigkeit und Praxisrelevanz. Weiter sollen die Ergebnisse im Kontext der Tierhaltung und der Grünlandbewirtschaftung interpretiert und diskutiert werden.

 Teilaufgaben:

• Literaturrecherche zu Agri-PV, Grünland speziell mit Beweidung, Tierverhalten auf der Weide und Deep-Learning-Algorithmen zur Objekterkennung
• Erstellung von Trainingsdatensätzen
• Anwendung und Evaluierung von bestehenden Deep Learning Lösungen zur Bildanalyse

Voraussetzungen:

• Interesse an erneuerbaren Energien, KI und Landwirtschaft
• Kenntnisse in Programmierung (z.B. Python) und KI-gestützter Bildanalyse
(z.B. OpenCV, YOLO, R-CNN))

  • Fachbereiche

    Agrar-, Forst- & Lebensmittelwissenschaften, Informatik, Data, KI

  • Kontakt

    LAZBW
    Lehmgrubenweg 5
    88326 Aulendorf, Deutschland

    Janine Nachtsheim
    016093340307
    janine.nachtsheim2@lazbw.bwl.de

    Bitte senden Sie Ihre Bewerbung per PDF-Format bis zum 09.01.2026 an die angegebene Mail-Adresse

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