# FOI entwickelt KI-Methoden für die Drohnenerkennung mit Event-Kameras weiter

- Source: Nordic Defence Sector (https://nordicdefencesector.com)
- Canonical URL: https://nordicdefencesector.com/de/article/foi-advances-ai-methods-for-event-camera-drone-detection
- Published: 2026-09-21
- Author: Daniel Trangeled
- Type: News · Section: Cyberspace · Country: sweden
- Language: de — machine translation from en; the en version is authoritative: https://nordicdefencesector.com/en/article/foi-advances-ai-methods-for-event-camera-drone-detection.md
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- Primary source: https://foi.se/nyheter-och-press/nyheter/2026-09-08-ny-forskning-forbattrar-eventkameror-ytterligare.html
- Tags: foi, camera, ai, artificial intelligence, drone, counter uas, sverige, event camera, neuromorphic camera, drone detection, uav tracking, sweden, unmanned aircraft

> Das FOI hat neue KI-Methoden zur Verarbeitung von Daten aus Event-Kameras entwickelt, um Drohnen zu erkennen und zu verfolgen; im Sommer 2026 wurden fünf Forschungsarbeiten dazu veröffentlicht. Die Technologie, die Veränderungen Pixel für Pixel registriert statt vollständige Bildrahmen aufzunehmen, bringt das Fachgebiet einem Durchbruch im Bereich Schutz und Überwachung näher. Das FOI betont jedoch, dass noch erheblicher Entwicklungsaufwand erforderlich ist.

![Quadrocopter-Drohnen in einer Reihe aufgestellt](https://imagedelivery.net/XO8UY-c6-LfWgEjQsN8IQw/63d3785f-9baf-4373-4b21-2e4b32060500/public)
*Quadrocopter-Drohnen in einer Reihe aufgestellt · Ole-Sverre Haugli / Forsvaret*

**Die schwedische Verteidigungsforschungsagentur (FOI, Totalförsvarets forskningsinstitut) [hat](https://foi.se/nyheter-och-press/nyheter/2026-09-08-ny-forskning-forbattrar-eventkameror-ytterligare.html) neue KI-basierte Methoden zur Verarbeitung von Daten aus Ereigniskameras entwickelt, einer Technologie, die die Behörde unter anderem für Anwendungen zur Drohnenerkennung und -verfolgung erforscht.**

Ereigniskameras, auch neuromorphe Kameras genannt, erfassen Veränderungen in einer Szene pixelweise, anstatt vollständige Einzelbilder aufzunehmen. Laut einer FOI-Studie aus dem Jahr 2024 macht dies sie gegenüber herkömmlichen Kameras überlegen, wenn es um die Erfassung schneller Bewegungen und den Einsatz bei schlechten Lichtverhältnissen geht.

Zu den neuen Ergebnissen gehört eine KI-Methode zur Vorhersage der Bewegung von Drohnen, die die Verfolgung unbemannter Luftfahrzeuge verbessern soll. Eine der fünf Veröffentlichungen mit dem Titel "Generalized CSTR: Multi-Dimensional Representations for Event-Based Vision" wurde von den FOI-Forschern Per Nyblom, David Gustafsson und Tomas Wilkinson verfasst. Sie stellt neue Ansätze zur Darstellung von Datenströmen aus Ereigniskameras vor.

Laut FOI bringen die Fortschritte Ereigniskameras "ihrem großen Durchbruch im Bereich Schutz und Überwachung noch näher". Die Verfahren zur Verarbeitung dieser Art von Daten befänden sich jedoch "noch in einem frühen Stadium", so die Behörde.

## FAQ

**Was hat die FOI zur Verbesserung der Drohnenerkennung mittels Event-Kameras entwickelt?**

Die FOI, die schwedische Verteidigungsforschungsagentur, hat neue KI-basierte Methoden zur Verarbeitung von Event-Kamera-Daten entwickelt, um Drohnen zu erkennen und zu verfolgen. Fünf zugehörige Forschungsarbeiten wurden im Sommer 2026 auf wissenschaftlichen Veranstaltungen angenommen oder veröffentlicht, darunter eine KI-Methode zur Vorhersage der Drohnenbewegung zur Verbesserung der Verfolgung. Zuletzt faktengeprüft: 21.09.2026.

**Wie unterscheiden sich Event-Kameras von herkömmlichen Kameras in der Forschung der FOI?**

Event-Kameras, auch als neuromorphe Kameras bezeichnet, registrieren pixelweise Veränderungen in einer Szene, anstatt wie herkömmliche Kameras vollständige Einzelbilder aufzunehmen. Laut FOI eignen sie sich dadurch besser zur Erfassung schneller Bewegungen und funktionieren auch bei schlechten Lichtverhältnissen, was die Drohnenerkennung und -verfolgung unterstützt. Zuletzt faktengeprüft: 21.09.2026.

**Welche Forschungsarbeit der FOI stellt neue Darstellungsformen für ereignisbasiertes Sehen vor?**

Die Arbeit „Generalized CSTR: Multi-Dimensional Representations for Event-Based Vision“ wurde von den FOI-Forschern Per Nyblom, David Gustafsson und Tomas Wilkinson verfasst. Sie stellt neue Methoden zur Darstellung von Event-Kamera-Datenströmen vor und ist Teil der fünf im Sommer 2026 veröffentlichten Arbeiten. Zuletzt faktengeprüft: 21.09.2026.

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