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10_drone_image_analysis

README.md

Drohnenbild-Analyse - KI-gestützte Echtzeit-Analyse mit LLM

Status Difficulty Duration

📝 Übersicht

Hochmodernes System für Echtzeit-Analyse von Drohnenbildern mit Computer Vision, LLM-Integration und geografischer Auswertung. Demonstriert alle fortgeschrittenen Features von ThemisDB.

✨ Features

  • ✅ Drohnen-Bilddaten - Simulation und Live-Feed Support
  • ✅ Computer Vision - OpenCV für Bildverarbeitung
  • ✅ Objekt-Erkennung - YOLO/CLIP Integration
  • ✅ LLM-Integration - ThemisDB Native LLM (llama.cpp)
  • ✅ Bildanalyse-Plugins - Multi-Backend (llama.cpp Vision, ONNX CLIP, OpenCV DNN)
  • ✅ Bildbeschreibungen - Automatische Caption-Generierung
  • ✅ Geo-Tagging - GPS-Koordinaten und räumliche Queries
  • ✅ Zeitreihen-Analyse - Veränderungen über Zeit tracken
  • ✅ Echtzeit-Streaming - Server-Sent Events für Live-Updates
  • ✅ Vector Search - Ähnliche Bilder finden
  • ✅ Komplexes Dashboard - Multi-Panel Interface
  • ✅ Export & Reporting - Analyse-Berichte generieren

📊 Datenmodell

Drohnenbild

{
    "id": "image_uuid",
    "drone_id": "drone_001",
    "timestamp": "2025-12-22T14:30:45.123Z",
    "location": {
        "lat": 52.5200,
        "lon": 13.4050,
        "altitude": 120,  # Meter
        "heading": 270,   # Grad
        "tilt": -45       # Grad
    },
    "image_path": "/data/images/img_001.jpg",
    "thumbnail_path": "/data/thumbnails/thumb_001.jpg",
    "metadata": {
        "resolution": "4096x3072",
        "format": "jpg",
        "size_mb": 8.5,
        "camera": "DJI Mavic 3",
        "iso": 100,
        "shutter_speed": "1/1000"
    }
}

Bildanalyse (Vector + Metadata)

{
    "id": "analysis_uuid",
    "image_id": "image_uuid",
    "embedding": [0.123, -0.456, ...],  # 512D CLIP embedding
    "detected_objects": [
        {
            "type": "vehicle",
            "confidence": 0.95,
            "bbox": [100, 150, 250, 300],  # x, y, w, h
            "classification": "car"
        },
        {
            "type": "building",
            "confidence": 0.88,
            "bbox": [300, 50, 500, 400]
        }
    ],
    "llm_description": "Luftaufnahme eines städtischen Gebiets mit mehreren Gebäuden...",
    "scene_classification": ["urban", "daytime", "clear_weather"],
    "quality_score": 0.92,
    "processing_time_ms": 2340
}

Zeitreihen-Event

{
    "id": "event_uuid",
    "location": {
        "lat": 52.5200,
        "lon": 13.4050
    },
    "event_type": "construction_progress",
    "description": "Neues Gebäude, Bauphase 3",
    "images": ["img_001", "img_045", "img_089"],
    "detected_at": "2025-12-22T14:30:00Z",
    "confidence": 0.87
}

🔧 Installation

cd examples/10_drone_image_analysis
pip install -r requirements.txt

# YOLO-Modell herunterladen (einmalig)
python download_models.py

# Optional: ThemisDB mit LLM-Support
# Siehe LLM_INTEGRATION.md

🚀 Start

python main.py

📚 Umfangreiche Dokumentation

Benutzer-Dokumentation

Technische Dokumentation

📚 Was Sie lernen

ThemisDB Features

  • Multi-Model Integration - Alle Features kombiniert
  • Vector + Geo + Time-Series - Komplexe Queries
  • Native LLM - llama.cpp Integration
  • Image Analysis Plugins - Multi-Backend Support
  • Streaming - Server-Sent Events
  • Performance - GPU-Acceleration

AI/ML Stack

  • Computer Vision - OpenCV, PIL
  • Object Detection - YOLO, CLIP
  • LLM Inference - llama.cpp
  • Embeddings - CLIP für Bilder
  • Transfer Learning - Fine-tuning

Software Engineering

  • Complex UI - Multi-Panel Tkinter
  • Threading - Parallele Verarbeitung
  • Streaming - Real-time Updates
  • Error Handling - Robuste Fehlerbehandlung
  • Logging - Strukturiertes Logging

🎯 Use Cases

  1. Baufortschritt-Überwachung

    • Automatische Erkennung von Änderungen
    • Zeitreihen-Vergleich
    • Report-Generierung

  2. Katastrophen-Management

    • Schnelle Schadenserfassung
    • Priorisierung von Einsatzgebieten
    • Ressourcen-Planung

  3. Landwirtschaft

    • Feld-Monitoring
    • Pflanzenwachstum tracken
    • Schädlings-Erkennung

  4. Infrastruktur-Inspektion

    • Straßen, Brücken, Pipelines
    • Automatische Schadens-Erkennung
    • Wartungs-Planung

  5. Umwelt-Monitoring

    • Wald-Monitoring
    • Gewässer-Überwachung
    • Wildtier-Tracking

🏗️ Architektur

┌─────────────────────────────────────────┐
│         Tkinter UI Dashboard            │
│  ┌───────────┐ ┌──────────┐ ┌────────┐ │
│  │ Map View  │ │ Timeline │ │ Images │ │
│  └───────────┘ └──────────┘ └────────┘ │
└────────────┬────────────────────────────┘
             │
┌────────────▼────────────────────────────┐
│      Application Layer (Python)         │
│  ┌──────────┐ ┌──────────┐ ┌─────────┐ │
│  │ CV Proc. │ │ LLM Infer│ │ Geo Ops │ │
│  └──────────┘ └──────────┘ └─────────┘ │
└────────────┬────────────────────────────┘
             │
┌────────────▼────────────────────────────┐
│         ThemisDB Multi-Model            │
│  ┌─────────┐ ┌────────┐ ┌────────────┐ │
│  │ Vector  │ │  Geo   │ │ Time-Series│ │
│  └─────────┘ └────────┘ └────────────┘ │
└─────────────────────────────────────────┘

🧠 AI-Pipeline

  1. Bilderfassung - Drohne oder Simulation
  2. Vorverarbeitung - Resize, Normalisierung
  3. Object Detection - YOLO für Objekte
  4. Embedding-Generierung - CLIP für Vektorsuche
  5. LLM-Beschreibung - llama.cpp für Captions
  6. Geo-Tagging - GPS-Koordinaten zuordnen
  7. Speicherung - ThemisDB Multi-Model
  8. Indexierung - Vector + Spatial Indexes

⚡ Performance

  • GPU-Beschleunigung - CUDA für CV und LLM
  • Batch-Processing - Mehrere Bilder parallel
  • Caching - Embeddings und Predictions
  • Streaming - Progressive Loading
  • Optimierte Queries - Index-basiert

🔒 Sicherheit

  • Verschlüsselung - Bilder at-rest und in-transit
  • Zugriffskontrolle - RBAC für Missionen
  • Audit-Log - Alle Zugriffe protokolliert
  • Anonymisierung - Gesichter und Kennzeichen

Status: Geplant | Flagship-Beispiel für ThemisDB Capabilities

Hinweis: Dies ist das komplexeste Beispiel und benötigt:

  • ThemisDB mit LLM-Support
  • GPU (empfohlen für Performance)
  • Min. 16GB RAM
  • ~10GB Speicher für Modelle