Visuelle Annotationsstrategien für KI-basierte Personenerkennung aus der Luftperspektive

Menschen in Seenot, die im offenen Meer treiben, sind durch niedrige Wassertemperaturen,
Wellengang und eingeschränkte Sichtverhältnisse stark gefährdet. Innerhalb
kurzer Zeit kann es zu Unterkühlung oder Erschöpfung kommen, weshalb eine schnelle
Ortung und Rettung lebenswichtig ist. Diese Arbeit untersucht, wie ein KI-gestütztes
Assistenzsystem gestaltet sein muss, um die Besatzung eines Rettungshubschraubers
bei der visuellen Personensuche zu unterstützen. Ziel ist es, eine Benutzeroberfläche zu
gestalten, die auch unter hoher kognitiver und zeitlicher Belastung gezielt relevante
Informationen vermittelt und die Entscheidungsfindung der Nutzenden unterstützt.
Dazu wurden zunächst Anforderungen an ein solches System hergeleitet, anschließend
ein Konzept entwickelt und dieses schließlich in einer simulierten Umgebung umgesetzt.
Die Evaluation zeigt, dass durch das entwickelte System die Erkennungsrate von Personen
mehr als verdoppelt werden kann. Zudem wurde eine signifikante Reduktion der
kognitiven Belastung festgestellt. Ein Einfluss auf die Reaktionszeit konnte hingegen
nicht nachgewiesen werden. Die Arbeit liefert damit eine fundierte Grundlage für die
Gestaltung von Benutzeroberflächen zukünftiger KI-Systeme im Kontext zeitkritischer
Rettungseinsätze.