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Die Erfindung betrifft einen Bildgeber zum Ermitteln von Wetterinformationen gemäß Anspruch 1, ein Verfahren zum Ermitteln von Wetterinformationen aus zumindest einem mit einem Bildgeber aufgenommenen Bild gemäß Anspruch 6 und ein Verfahren zum Verteilen von mittels einer künstlichen Intelligenz ermittelten Wetterinformationen aus zumindest einem mit einem Bildgeber aufgenommenen Bild gemäß Anspruch 15.
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Wetter ist der Zustand der untersten Schicht der Erdatmosphäre, verkürzt Atmosphäre, zu einem bestimmten Zeitpunkt an einem bestimmten Ort. Wetterinformationen sind Informationen, die Aussagen über das Wetter ermöglichen, zum Beispiel folgt aus der Wetterinformation, dass die Atmosphäre dunkle Wolken aufweist, eine hohe Wahrscheinlichkeit für Regen. Wetterinformationen sind im Alltagsleben von großer Bedeutung, insbesondere für Wettervorhersagen. Üblicherweise wird das Wetter mittels festen Wetterstationen und Wettersatelliten, die jeweils Wetterinformationen sammeln, vorhergesagt.
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Jedoch gibt es Regionen auf der Welt, die über eine sehr geringe Anzahl von Wetterstationen verfügen. Auch Daten von Wettersatellitenformationen sind nicht so universell und tiefgreifend wie es für einige Aufgaben der Wettervorhersage, beispielswiese Erstellen von hochauflösenden örtlichen Wetterkarten, nötig ist.
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Hier setzt die Erfindung an. Der Erfindung hat die Aufgabe zugrunde gelegen, die aus dem Stand der Technik bekannten Wettervorhersagen zu verbessern.
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Diese Aufgabe wird gelöst mit einem Bildgeber mit den Merkmalen des Anspruchs 1, mit einem Verfahren zum Ermitteln von Wetterinformationen mit den Merkmalen des Anspruchs 6 und mit einem Verfahren zum Verteilen von Wetterinformationen mit den Merkmalen des Anspruchs 15.
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Vorteilhafte Ausgestaltungen und Weiterbildungen sind in den Unteransprüchen angegeben.
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Der erfindungsgemäße Bildgeber weist eine Auswerteeinrichtung und eine Schnittstelle zu einer Sende- und Empfangseinrichtung auf. Dabei ist der Bildgeber ein mobiler Bildgeber. Die Auswerteeinrichtung weist erfindungsgemäß eine künstliche Intelligenz auf. Die künstliche Intelligenz ist ausgebildet, aus Bildinformationen eines mit dem Bildgeber aufgenommenen Bildes wenigstens eines Bereiches der Atmosphäre Wetterinformationen zu ermitteln. Über die Schnittstelle zu der Sende- und Empfangseinrichtung sind die von der künstlichen Intelligenz ermittelten Wetterinformationen sendbar und/oder empfangbar.
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Ein Bildgeber ist eine elektronische Einrichtung zur Erzeugung eines Bildes. Beispielsweise ist ein Bildsensor eines digitalen Kamerasystems ein Bildgeber.
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Eine Schnittstelle ist eine Einrichtung zwischen wenigstens zwei Funktionseinheiten, an der ein Austausch von Daten oder Signalen erfolgt, entweder nur unidirektional oder bidirektional.
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Ein mobiler Gegenstand ist nicht an einen festen Standort gebunden. Das Antonym zu mobil ist stationär.
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Eine Auswerteeinrichtung ist eine elektronische Schaltung, die eingehende Informationen verarbeitet und ein aus dieser Verarbeitung resultierendes Ergebnis ausgibt. Zum Beispiel sind zentrale Prozessoreinheiten oder Grafikprozessoren Auswerteeinrichtungen.
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Eine Auswerteeinrichtung, die eine künstliche Intelligenz aufweist, ist so gebaut oder programmiert, dass sie eigenständig eingehende Informationen verarbeiten kann. Künstliche Intelligenz bedeutet, dass eine menschenähnliche Intelligenz nachgebildet wird. Künstliche Intelligenz kann mit künstlichen neuronale Netzwerken realisiert werden. Ein künstliches neuronales Netzwerk ist ein Algorithmus, der auf einer elektronischen Schaltung ausgeführt wird und am Vorbild des neuronalen Netzwerks des menschlichen Gehirns programmiert ist. Funktionseinheiten eines künstlichen neuronalen Netzwerks sind künstliche Neuronen, deren Output sich im Allgemeinen als Wert einer Aktivierungsfunktion ausgewertet über eine gewichtete Summe der Inputs plus einem systematischen Fehler, dem sogenannten bias, ergibt. Durch Testen von mehreren vorbestimmten Inputs mit verschiedenen Gewichtungsfaktoren und Aktivierungsfunktionen werden künstliche neuronale Netzwerke, ähnlich dem menschlichen Gehirn, angelernt oder trainiert. Das Trainieren einer künstlichen Intelligenz mit Hilfe von vorbestimmten Inputs wird maschinelles Lernen genannt. Eine Teilmenge des maschinellen Lernens ist das tiefgehende Lernen, das sogenannte Deep Learning, bei dem eine Reihe hierarchischer Schichten von Neuronen, sogenannte hidden layer, genutzt wird, um den Prozess des maschinellen Lernens durchzuführen.
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Bildinformationen sind Informationen über bestimmte Objektdaten, Helligkeitswerte, usw. in einem Bild.
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Mit dem erfindungsgemäßen Bildgeber ist es damit möglich, aus einem beliebigen Bild, das wenigstens einen Bereich der Atmosphäre zeigt, Wetterinformationen zu ermitteln. Beispielsweise ist mit einer künstlichen Intelligenz, die trainiert ist, Sonne, Sonnenschein, Wolken, Bewölkungsgrad, Niederschläge, usw. in einem Bild zu erkennen, ermittelbar, ob in dem Bild, und damit in der Umgebung des aufzunehmenden Gegenstandes, das heißt am Ort des Bildgebers, die Sonne scheint, die Atmosphäre Wolken aufweist oder ob es regnet.
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Gemäß einer bevorzugten Ausgestaltung der Erfindung weist der Bildgeber wenigstens einen Positions-, Temperatur-, Druck-, Feuchtigkeits- und/oder einen Windstärkesensor und/oder ähnliche Wetterfaktorsensoren auf.
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Faktoren, die das Wetter beeinflussen, zum Beispiel Temperatur, werden Wetterfaktoren genannt.
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Mit Wetterfaktorsensoren kann der Bildgeber zusätzlich zu den Bildinformationen des Bildes Informationen über den Ort der Aufnahme, die Temperatur, den Druck, die Feuchtigkeit, die Windstärke oder ähnliche Wetterfaktoren erfassen, senden und empfangen und damit präzisere Wetterinformationen ermitteln.
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Vorteilhafterweise ist die Sende- und Empfangseinrichtung in den Bildgeber integriert. Dadurch entfällt die Schnittstelle zu einer externen Sende- und Empfangseinrichtung, und der Bildgeber kann die ermittelten Wetterinformationen direkt über die integrierte Sende- und Empfangseinrichtung senden und/oder empfangen.
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In einer Weiterbildung der Erfindung weist der Bildgeber eine Schnittstelle zu einem Fahrerassistenzsystem eines Fahrzeuges auf.
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Fahrerassistenzsysteme, bekannt als Advanced Driver Assistance Systems und abgekürzt ADAS, sind elektronische Zusatzeinrichtungen in Fahrzeugen zur Unterstützung eines Fahrzeugführers in bestimmten Fahrsituationen. Fahrzeug ist ein Oberbegriff Fahrzeuge auf dem Land, in der Luft oder auf See, zum Beispiel für Pkw, Lkw, Nkw, Flugzeuge oder Schiffe.
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Mittels der Schnittstelle zu dem Fahrerassistenzsystem ist es möglich, die mit dem Bildgeber ermittelten Wetterinformationen an das Fahrerassistenzsystem zu leiten, so dass der Fahrzeugführer wetterbedingt unterstützt werden kann. Ist zum Beispiel die Wetterinformation, dass es regnet, kann das Fahrerassistenzsystem ohne Zutun des Fahrzeugführers das Fahrzeug für eine nasse Fahrbahn konfigurieren, etwa Geschwindigkeit und Bremspunkte derart kontrollieren, dass ein Aquaplaning vermieden wird.
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Erfindungsgemäß ist auch ein mobiles Endgerät, insbesondere ein Smartphone oder eine Umfeld- oder Frontkamera eines Fahrzeuges, vorgesehen, das einen erfindungsgemäßen Bildgeber aufweist.
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Ein Endgerät ist ein Gerät, das an ein Kommunikationsnetzwerk angeschlossen ist.
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Nutzer von Smartphones nehmen mit ihrem Smartphone während des täglichen Gebrauchs in der Regel eine Vielzahl von Bildern auf, zum Beispiel Landschaftsbilder, Panoramabilder oder Selfies. Bei den meisten dieser Bilder ist im Hintergrund ein Ausschnitt der Atmosphäre zu sehen. Erfindungsgemäß ist es damit möglich, aus aufgenommenen Bildern während der Aufnahme der Bilder Wetterinformationen von dem aktuellen Standort des Nutzers zu ermitteln und zu versenden, insbesondere in Form einer Anwendung, die im Hintergrund der eigentlichen Anwendung des Bilder Machens läuft, so dass der Nutzer des Smartphones das Ermitteln und Versenden von Wetterinformationen nicht bemerkt. Analoges trifft für eine Front- oder Umfeldkamera eines Fahrzeuges zu.
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Bei dem erfindungsgemäßen Verfahren zum Ermitteln von Wetterinformationen aus zumindest einem mit einem mobilen Bildgeber aufgenommenen Bild wenigstens eines Bereiches der Atmosphäre werden die Wetterinformationen mittels einer künstlichen Intelligenz aus Bildinformationen des Bildes ermittelt und mittels einer Sende- und Empfangseinrichtung versendet und/oder empfangen. Mit diesem Verfahren ist es möglich, das Wetter nicht nur an stationären Stellen mittels stationären Wetterstationen zu ermitteln, sondern lokal am Ort des mobilen Bildgebers. Mit der künstlichen Intelligenz kann das Wetter viel genauer ermittelt werden als mit dem menschlichen Auge oder anderen bekannten Verfahren, so dass insgesamt eine lokale, detailreiche und genaue Detektion des Wetters möglich ist.
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Vorteilhafterweise wertet die künstliche Intelligenz Helligkeit, Kontrast und/oder Schärfe des Bildes aus. Mit dieser Auswertung kann die künstliche Intelligenz insbesondere Trübung durch Regen im Nah- und Fernbereich sowie Nebel und Wolken erkennen.
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Vorzugsweise ermittelt die künstliche Intelligenz die Wetterinformationen nach einer vorgegebenen Zeitspanne. Beispielsweise kann die Zeitspanne fünf Minuten betragen. Dies bedeutet, dass die künstliche Intelligenz erst nach fünf Minuten nach der Aufnahme des Bildes die Wetterinformationen ermittelt. Werden in dieser Zeitspanne mehrere Bilder aufgenommen, so ermittelt die künstliche Intelligenz die Wetterinformation ausgehend von dem nach Ablauf der Zeitspanne aktuellsten Bild. Da sich innerhalb dieser vorgegebenen Zeitspanne das Wetter in der Regel nicht deutlich ändert, reicht das nach der Zeitspanne aktuellste Bild zum Ermitteln der Wetterinformationen, was zu einer Einsparung von Rechenleistung in der Auswerteeinrichtung führt.
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Gemäß einer weiteren Ausführung der Erfindung ermittelt die künstliche Intelligenz die Wetterinformationen aus mehreren, insbesondere aus einer vorgegebenen Anzahl von aufgenommenen Bildern. Ausgehend von mehreren Bildern kann die künstlichen Intelligenz Veränderungen des Wetters erkennen, insbesondere örtliche Veränderungen, wenn die Bilder an unterschiedlichen Orten aufgenommen wurden.
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Bevorzugt werden die Wetterinformationen mit einem Zeitstempel versehen.
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Mit einem Zeitstempel wird einem Ereignis ein eindeutiger Zeitpunkt zugeordnet. Mit dem Zeitstempel lassen sich Aussagen über die zeitliche Veränderung des Wetters treffen.
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In einer vorteilhaften Weiterbildung des Verfahrens werden bei Aufnahme des Bildes Positions-, Temperatur-, Druck-, Feuchtigkeits- und/oder Windstärkewerte oder ähnliche Wetterfaktoren erfasst. Diese zusätzlichen Wetterfaktoren stellen jeweils über die aus den Bildinformationen des Bildes hinausgehende Wetterinformationen dar und sind für eine lokale und detaillierte Wettervorhersage von Vorteil.
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Bevorzugt werden die Wetterinformationen in Echtzeit versendet und/oder empfangen.
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Unter Echtzeit versteht man den Betrieb einer Einrichtung, bei dem Programme zur Verarbeitung anfallender Informationen ständig betriebsbereit sind, derart, dass die Verarbeitungsergebnisse innerhalb einer vorgegebenen Zeitspanne verfügbar sind. Die Verarbeitung der Informationen muss dabei nicht besonders schnell erfolgen, sie muss nur garantiert schnell genug für die jeweilige Anwendung erfolgen.
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Damit ist eine Wettererfassung in Echtzeit möglich. Klassische vorhandene stationäre Wetterstationen arbeiten nicht zwingend in Echtzeit.
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Vorzugsweise werden die Positions-, Temperatur-, Druck-, Feuchtigkeits- und/oder Windstärkewerte oder ähnliche Wetterfaktoren versendet und/oder empfangen. Damit wird eine umfassende Wetterinformation möglich.
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Bevorzugter Weise wird in dem erfindungsgemäßen Verfahren das Bild mit einem mobilen Bildgeber gemäß Anspruch 1 und der auf Anspruch 1 rückbezogenen Ansprüche aufgenommen.
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Bei dem erfindungsgemäßen Verfahren zum Verteilen von mittels einer künstlichen Intelligenz ermittelten Wetterinformationen aus zumindest einem mit einem mobilen Bildgeber aufgenommenen Bild wenigstens eines Bereiches der Atmosphäre an mobile Bildgeber empfängt eine Zentrale mittels einer Schnittstelle des mobilen Bildgebers zu einer Sende- und Empfangseinrichtung die Wetterinformationen aus dem Bild und verteilt die Wetterinformationen an die mobilen Bildgeber. Dieses Verfahren hat den Vorteil, dass Wetterinformationen unter den mobilen Bildgebern über die Zentrale verteilt werden können, was eine Wettervorhersage, insbesondere eine flächendeckende Wettervorhersage, für die mobilen Bildgeber ermöglicht.
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In einer bevorzugten Ausgestaltung des erfindungsgemäßen Verfahrens zum Verteilen von Wetterinformationen empfängt die Zentrale die Wetterinformationen aus von örtlich voneinander getrennten mobilen Bildgebern aufgenommenen Bildern. Damit gehen in der Zentrale lokale Wetterinformationen ein. Je größer die örtliche Verbreitung von den mobilen Bildgebern ist, desto genauer werden die in der Zentrale eingehenden Wetterinformationen bezüglich des Ortes.
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In einer besonders bevorzugten Weiterbildung des Verfahrens bewertet die Zentrale die eingehenden Wetterinformationen und verteilt anhand der bewerteten Wetterinformationen Wettervorhersagen, insbesondere Wetterwarnungen, an die mobilen Bildgeber.
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Bewerten bedeutet, dass die Zentrale Mittel aufweist, zusätzliche Berechnungs- und Auswerteschritte durchzuführen. Zusätzliche Berechnungs- und Auswerteschritte, die beispielsweise auf einer Recheneinheit der Zentrale durchgeführt werden, sind insbesondere Interpolation nach Ort und Zeit, Mittelwertbildung, Plausibilisierung von Wetterinformationen, Korrekturwertbildung, Online-Kalibrierung, Nachverfolgung oder Tracking von mobilen Bildgebern, abgeleitete Prognosen und Gewichtungen der Wetterinformationen nach zum Beispiel Ort, Wetterart und/oder räumliche und zeitliche Ausdehnung einer Wetterfront. Insbesondere ist die Verknüpfung von Orts- und Zeitangaben mit Wetterdaten wesentlich. Ferner kann die Zentrale einen Speicher aufweisen, um Rohdaten aufzuzeichnen.
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Beispielsweise erhält die Zentrale von dem mobilen Bildgeber A am Ort X die Wetterinformation, dass keine Sonne scheint, die Atmosphäre dunkle Wolken aufweist und dass es stark regnet. Diese Wetterinformationen bewertet die Zentrale als Unwetter am Ort X. Der mobile Bildgeber B am Ort Y, der sich auf dem Weg nach zu Ort X befindet, empfängt dann von der Zentrale die Information, dass an dem Zielort X Unwetter herrscht. Damit hat der mobile Bildgeber B bereits vor dem Eintreffen am Ort X eine Wettervorhersage für den Ort X.
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Vorzugsweise wird das Bild von einem mobilen Bildgeber nach Anspruch 1 und nach den auf Anspruch 1 rückbezogenen Ansprüchen aufgenommen.
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Bevorzugt werden mittels wenigstens einer Schnittstelle zwischen wenigstens einem mobilen Bildgeber und einem Fahrerassistenzsystem eines Fahrzeuges die Wetterinformationen über die wenigstens eine Schnittstelle an das Fahrerassistenzsystem verteilt zur wetterbedingten Unterstützung eines Fahrzeugführers.
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Die Erfindung wird anhand der nachfolgenden Figuren ausführlich erläutert. Es zeigen:
- 1: ein Ausführungsbeispiel eines erfindungsgemäßen Bildgebers,
- 2: ein weiteres Ausführungsbeispiel eines erfindungsgemäßen Bildgebers mit einer Schnittstelle zu einem Fahrerassistenzsystem,
- 3: ein Ausführungsbeispiel für einen Verfahrensablauf des erfindungsgemäßen Verfahrens zum Ermitteln von Wetterinformationen,
- 4: ein Ausführungsbeispiel eines Verfahrensablaufs des erfindungsgemäßen Verfahrens zum Verteilen von Wetterinformationen, und
- 5: ein Ausführungsbeispiel einer künstlichen Intelligenz.
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In den Figuren kennzeichnen übereinstimmende Bezugsziffern gleiche oder funktionsgleiche Merkmale.
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Mit dem in 1 dargestellten Bildgeber 10 wurde ein Bild 15 einer Berglandschaft aufgenommen. Über dieser Berglandschaft scheint die Sonne. Die Atmosphäre weißt teilweise Wolken auf. Die Auswerteeinrichtung 11 des Bildgebers 10 wertet das Bild 15 aus. Dazu weist die Auswerteeinrichtung eine künstliche Intelligenz 14 auf.
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Die künstliche Intelligenz 14 ist in 5 als ein künstliches neuronales Netzwerk gezeigt. Das künstliche neuronale Netzwerk weist mehrere Knotenpunkte, sogenannte Neuronen 143, auf, die in verschiedenen Schichten, beispielsweise drei, angeordnet sind und Informationen hierarchisch bearbeiten. Die in 5 oberste Schicht ist die input layer Schicht, die mittlere Schicht die hidden layer Schicht und die unterste Schicht die output layer Schicht. Ein künstliches neuronales Netzwerk mit mehreren hidden layer Schichten wird deep neural network genannt. Das künstliche neuronale Netzwerk, das ausgebildet ist, aus Bildinformationen eines mit dem Bildgeber 10 aufgenommenen Bildes 15 wenigstens eines Bereiches der Atmosphäre Wetterinformationen 16 zu ermitteln, wird mit verschiedenen Wetterinformationen 16 als Input 141 trainiert. Als Trainingsdaten können beispielsweise Aufnahmen von Sonnenschein, Wolken, Regen oder eine Kombination dieser Aufnahmen verwendet werden. Erhält das künstliche neuronale Netzwerk als Input eine Aufnahme einer Wolke, werden Parameter des künstlichen neuronalen Netzwerks, das heißt Gewichtungswerte, Aktivierungsfunktion und bias, derart eingestellt, dass das künstliche neuronale Netzwerk als Ergebnis 100% Wolke liefert. Das Ergebnis wird als ein Output 142 des künstlichen neuronalen Netzwerks bereitgestellt. Durch mehrmaliges Wiederholen einer Informationseingabe und Informationsausgabe, in der Regel bis zu ca. 10 Mio. Mal, lernt das künstliche neuronale Netzwerk, eigenständig aus eingehenden Aufnahmen eine Wetterinformation 16 zu ermitteln. Für das eigenständige Ermitteln von Wetterinformationen 16 benötigt das trainierte künstliche neuronale Netzwerk nur noch einige Millisekunden.
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Die Wetterinformation 16 in 1 ist 50% Sonnenschein, 50% Wolken. Diese Wetterinformation 16 wird über eine Schnittstelle 12 an eine Sende- und Empfangseinrichtung 13 weitergeleitet. Die Sende- und Empfangseinheit 13 sendet die Wetterinformation 16 weiter.
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2 zeigt den Bildgeber 10 aus 1 mit einem Wetterfaktorsensor 17 und einer Schnittstelle 18 zu einem Fahrerassistenzsystem 20 eines Fahrzeuges 21. Der Wetterfaktorsensor 17 in 2 ist ein Positionssensor, beispielsweise ein GPS-Sensor. Die Schnittstelle 18 kann eine drahtgebundene oder eine drahtlose Schnittstelle sein. Der Fahrzeugführer 22 des Fahrzeuges 21 erhält von dem Bildgeber 10 über die Schnittstelle 18 die Wetterinformation, dass an dem Ort des Bildgebers, der mittels des Positionssensors 17 detektiert wird, 50% Sonnenschein und 50% Wolken vorherrscht. Befindet sich der Fahrzeugführer 22 an einem von dem Ort des Bildgebers 10 verschiedenen Ort, ist der Fahrzeugführer 22 über das Wetter am Ort des Bildgebers 10 informiert.
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Das Verfahren zum Ermitteln von Wetterinformationen ist in 3 dargestellt. In einem ersten Verfahrensschritt wird das von einem mobilen Bildgeber 10 aufgenommene Bild 15 als Input 141 einer künstlichen Intelligenz 14 einer Auswerteeinrichtung 11 zugeführt. Die künstliche Intelligenz 14 wertet die Bildinformationen des Bildes 15 aus, beispielsweise über Deep Learning mittels eines künstlichen neuronalen Netzwerkes. Das Ergebnis der Auswertung der künstlichen Intelligenz 14 ist, dass 50% Sonnenschein und 50% Wolken vorherrschen. Dieses Ergebnis wird als Wetterinformation 16 von einer Sende- und Empfangseinrichtung versendet und/oder empfangen.
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4 zeigt das Verfahren zum Verteilen von Wetterinformationen. Dargestellt ist ein Netzwerk aus mehreren, beispielsweise drei, mobilen Bildgebern 10. Beispielsweise ist ein erster Bildgeber 10 ein mobiler Bildgeber 10 mit einer Schnittstelle 12 zu einer Sende- und Empfangseinrichtung 13. Ein zweiter mobiler Bildgeber 10 ist ein Smartphone 30. Ein dritter mobiler Bildgeber 10 ist die Frontkamera 30 eines Fahrzeuges 21. Dabei befinden sich die Bildgeber an unterschiedlichen Orten mit unterschiedlichen Wetterverhältnissen. Zum Beispiel scheint am Ort des ersten mobilen Bildgebers 10 die Sonne. Am Ort des Smartphones 30 ist es bewölkt. Am Ort der Frontkamera 30 regnet es. Jeder mobile Bildgeber 10 sendet die von ihm ermittelten Wetterinformationen, vorzugsweise zusammen mit einer Information über den Ort und mittels eines Zeitstempels über die Zeit, an eine Zentrale 40. Die Zentrale 40 kann beispielsweise eine Funkzentrale eines Funknetzes sein. Die Zentrale 40 sammelt die von den mobilen Bildgebern 10 eingehenden Wetterinformationen und bewertet diese. Anhand der mitgesendeten Orts- und Zeitangaben kann die Zentrale 40 auch eine Wetterausbreitung bestimmen. Die Zentrale 40 verteilt anschließend die empfangenen Wetterinformationen an die mobilen Bildgeber 10. Zum Beispiel erhält das Smartphone 30 die Wetterinformation 16, dass an dem Ort des mobilen Bildgebers 10 die Sonne scheint, an dem eigenen Ort es bewölkt ist und dass an dem Ort der Frontkamera 30 Regen vorherrscht.
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Die Erfindung ermöglicht es, beispielsweise mit der in einem Smartphone eingebauten Kamera, Bildinformationen über die Atmosphäre bezüglich eines vorherrschenden Wetters auszuwerten. Die künstliche Intelligenz 14 erkennt insbesondere Wolkenformen, Blitze, Trübung durch Regen im Nah- und Fernbereich und Nebel. Anhand der Farbe und Helligkeit von Wolken lassen sich weitere Rückschlüsse auf das Wetter ziehen, beispielsweise entsprechen stark verdunkelte Wolken einer hohen Regenwahrscheinlichkeit.
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Ergänzt durch weitere Sensoren wie Temperatur-, Druck-, GPS- und Windstärkesensoren lassen sich weitere, zusätzlich zu den Bildinformationen der Atmosphäre gewonnenen, Aussagen über das Wetter treffen.
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Die Wetterinformationen 16 können von vielen mobilen Bildgebern erfasst werden, beispielsweise von mobilen Bildgebern 10 in Pkws, Lkws, Nutzfahrzeugen, Flugzeugen, Schiffen, schienengebundenen Fahrzeugen oder Smartphones. Über Vernetzung können die Wetterinformationen 16 an die Zentrale 40 gesendet werden, die in der Lage ist, Wetterwarnungen an die mobilen Bildgeber 10 zurückzuliefern. Damit sind lokale und detaillierte Hinweise sowie Ergebnisse möglich. Je mehr mobile Bildgeber 10 für Wetterinformationen 16 verwendet werden, desto lokaler und detaillierter können Wettervorhersagen für Verkehr und andere wichtige Ereignisse ermittelt und gemeldet werden. Die Erfindung ermöglicht somit ein globales Netzwerk der Wettererfassung mit mobilen Wetterstationen mit eigener Rechenleistung.
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Auch die Ermittlung von Sonderwetterlagen, wie zum Beispiel Hagel, Gewitter und Starkregen, sind mit der künstlichen Intelligenz 14 möglich.
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Die Erfindung ermöglicht darüber hinaus eine Erfassung von Echtzeitwetterdaten mittels mobilen Bildgebern 10, insbesondere mit Smartphones oder Kameras von autonom fahrenden Autos, zum Zweck der Übermittlung an ein Netz oder eine Zentrale 40, um die Wettervorhersage unter den mobilen Bildgebern 10 zu erweitern.
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Ein weiterer Vorteil der Erfindung ist, dass die Atmosphärenbeobachtung automatisiert im Hintergrund zur Aufnahme eines Bildes abläuft und Meldungen automatisch generiert werden können, womit ein großflächiges, dichtes Erfassungsnetz realisiert wird.
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Bezugszeichenliste
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- 10
- Bildgeber
- 11
- Auswerteeinrichtung
- 12
- Schnittstelle
- 13
- Sende- und Empfangseinrichtung
- 14
- künstliche Intelligenz
- 141
- Input
- 142
- Output
- 143
- Neuron
- 15
- Bild
- 16
- Wetterinformation
- 17
- Wetterfaktorsensor
- 18
- Schnittstelle
- 20
- Fahrerassistenzsystem
- 21
- Fahrzeug
- 22
- Fahrzeugführer
- 30
- mobiles Endgerät
- 40
- Zentrale
