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Durch Panoramen in Kombination mit dem ORB-SLAM ist ein schnelles Tracking möglich, liefert jedoch ausschließlich spärliche Daten. Durch die Kombination mit einem neuronalen Netz soll der SLAM Algorithmus zu einem RGBD-SLAM erweitert werden, um ein besseres Tracking und eine dichtere Punktwolke zu gewährleisten.
In this paper, we present a method for detecting objects of interest, including cars, humans, and fire, in aerial images captured by unmanned aerial vehicles (UAVs) usually during vegetation fires. To achieve this, we use artificial neural networks and create a dataset for supervised learning. We accomplish the assisted labeling of the dataset through the implementation of an object detection pipeline that combines classic image processing techniques with pretrained neural networks. In addition, we develop a data augmentation pipeline to augment the dataset with utomatically labeled images. Finally, we evaluate the performance of different neural networks.