DJI Dock 3 · Autonome Drohnenstation
Autonome Drohnen zur Überwachung der Bahninfrastruktur
Kontinuierliche Diagnostik.
Eine verteilte Flotte autonomer Drohnenstationen — Dock 3 und Matrice 4TD — mit künstlicher Intelligenz an Bord, koordiniert von einer entfernten Einsatzzentrale. Von der periodischen Inspektion zur kontinuierlichen, vorausschauenden und nachvollziehbaren Überwachung.
Sechs strukturelle Hürden der heutigen Inspektionspraxis.
Die manuelle Inspektion hat klare Grenzen: Gefährdung des Personals, lückenhafte Abdeckung, langsame Reaktionszeiten, nicht vergleichbare Daten. Genau diese Knoten löst ein autonomes UAV mit KI an Bord.
Exponiertes Personal
Mobile Teams auf langen Strecken, Baustellenrisiken und Nähe zum Gleis im laufenden Betrieb.
Lückenhafte Abdeckung
Geplante Inspektionen mit geringer Frequenz, Kontrollen auf Abruf erst nach einem Ereignis.
Langsame Reaktionszeiten
Langsame Mobilisierung nach Ereignissen (Erdrutsch, Überflutung, Vandalismus); kurze Eingriffsfenster.
Heterogene Daten
Nicht vergleichbare Aufnahmen, geringe historische Nachverfolgbarkeit, schwierige Veränderungserkennung über die Zeit.
Reaktives Vegetationsmanagement
Stark schwankendes saisonales Wachstum, reaktiver statt vorausschauender Rückschnitt.
Sicherheit des Personals
Arbeiten in Einschnitten, Tunneln und auf Viadukten: Die Exposition von Menschen zu verringern, ist ein strategisches Ziel.
Alles, was eine autonome Drohne ersetzen oder verstärken kann.
Neun Bereiche der Inspektionstätigkeit, von linearen Inspektionen am Oberbau und an der Oberleitung bis zu 3D-Vermessung, Thermografie und KI-Erkennung. Alles vom Boden aus, mit georeferenzierten, vergleichbaren Daten, bereit für die automatische Ticketerstellung.
Inspektion von Gleis und Schiene
Hochauflösende Sichtprüfung an Weichen, Kreuzungen, Stößen und Befestigungen. Erkennung von Geometrie- und Verschleißanomalien.
Vegetation und Schutzstreifen
Kartierung des Vegetationswachstums, Erkennung von Eingriffen ins Lichtraumprofil, vorausschauende Planung des Rückschnitts.
Topografische Vermessung
Hochgenaue DTM/DSM für Baustellen, Trassenänderungen sowie Gefälle- und Entwässerungsanalysen.
3D-Vermessung und digitaler Zwilling
Photogrammetrische Modelle von Bahnhöfen, Brücken und Tunneln. Grundlage für BIM und den digitalen Zwilling der Anlage.
Oberleitung (TE)
Inspektion von Masten, Auslegern, Isolatoren und Kettenwerk. Thermografie zur Erkennung von Hotspots und Defekten.
Ingenieurbauwerke
Brücken, Viadukte, Tunnel, Stützmauern: visuelle und thermische Inspektion, Erkennung von Rissen und Durchfeuchtungen.
Security und Einbruchschutz
Patrouillen auf Betriebshöfen, in Depots und sensiblen Bereichen. Alarmverifizierung und Abschreckung in Abstimmung mit CCTV.
Schnelle Reaktion nach Ereignissen
Aktuelle Aufnahme nach Erdrutsch, Überflutung, Unfall oder Vandalismus. Daten in Minuten, nicht in Tagen.
KI-Erkennung
Automatische Klassifizierung von Defekten, Komponenten und Hindernissen. Georeferenzierte Ausgabe, bereit für das Ticket.
Eine autonome Station im realen Betrieb.
Der durchgängige Workflow: Aufstellung der Station, automatischer Start, Inspektionsmission entlang des Schutzstreifens, Landung und autonomes Laden. Der Pilot verlässt die Einsatzzentrale nie.
Einsatzdemo · DJI Dock 3 + Matrice 4TD
Dock 3 + Matrice 4TD. Die Station, die Drohne, das System.
Der Dock 3 ist die erste DJI-Station, die sich auch auf einem Fahrzeug installieren lässt: schneller Einsatz an mobilen Baustellen oder stationär, Schutzart IP56, Betrieb rund um die Uhr ohne Personal vor Ort. Er integriert die Matrice 4TD — eine industrielle Multisensor-Plattform mit radiometrischer Thermografie, Tele-/Weitwinkelkamera, Laser-Entfernungsmesser und integriertem RTK.
DJI Dock 3
Autonome Drohnenstation, stationär oder fahrzeugmontiert.
Matrice 4TD
Industrielle Multisensor-Plattform für Diagnosemissionen.
KI an Bord und am Dock. Keine Cloud, keine Latenz.
Echte Autonomie ist nicht der automatische Start — sondern die Fähigkeit des Systems, lokal zu verstehen und zu entscheiden. Unsere Architektur kombiniert ein Compute-Pack an Bord der Drohne mit einem Edge-Modul am Dock und gewährleistet Echtzeit-Erkennung, Datenkonformität und Unabhängigkeit von der Cloud.
Rechenleistung vergleichbar mit kompakten Servern, in nur 120 Gramm, direkt an der Drohne montiert. Inferenz im Flug für Erkennung mit minimaler Latenz, Gimbal-Steuerung und Videoverarbeitung in Echtzeit.
Onboard-Computing
Modul mit ca. 120 g, bis zu 100 TOPS, installierbar auf der Matrice 4 Series und der Matrice 400. Inferenz im Flug für Erkennung mit minimaler Latenz.
Edge-KI am Dock
Industrielle Rechenleistung am Dock für Videoverarbeitung, automatische Alarme und bis zu 5× geringere Streamingkosten.
Bring Your Own Model
Individuelle RFI-Modelle (Schienen, Isolatoren, Vegetation), on-premises bereitgestellt und nie der Cloud ausgesetzt. Sicher aus der Ferne aktualisierbar.
Visual Language Models
Suche in natürlicher Sprache in den historischen Archiven: „Zeige erkannte Hindernisse nahe km 124 in den letzten 30 Tagen“.
Vom automatischen Flug zur automatischen Überwachung.
Ohne automatische Datenanalyse ersetzt die autonome Aufnahme die manuelle Tätigkeit nicht. Die von uns vorgeschlagene Pipeline verwandelt den Videostrom in wenigen Sekunden in umsetzbare Tickets in den RFI-Systemen.
Erfassung
RGB Tele/Weitwinkel, radiometrische Wärmebilder, georeferenzierte RTK-Telemetrie.
Edge-Inferenz
Hochleistungs-KI an Bord (~100 TOPS) oder am Dock.
Sicherer Stream
Video und Telemetrie verschlüsselt über privates Netz oder VPN an die Einsatzzentrale (COR).
Validierung
Ein zertifizierter Bediener bestätigt, stuft herab oder fordert eine Vertiefung an.
Ticketing
Automatische Arbeitsaufträge an CMMS/GIS von RFI mit georeferenzierten Anhängen.
Omnidirektionale Hinderniserkennung, unverzichtbar im Bahnumfeld.
Der Schutzstreifen entlang der Bahn ist voller vertikaler Hindernisse (Oberleitungsmasten, Kettenwerk, Signale, Brücken). Das fortschrittliche Wahrnehmungssystem der Matrice 4 Series gewährleistet autonome Betriebssicherheit auch im BVLOS-Betrieb.
Omnidirektionale Sicht
Mehrere Sensoren für 360°-Abdeckung (horizontal und vertikal).
Nahbereichs-LiDAR
Aktive Erkennung dünner Hindernisse wie gespannter Kabel (Kettenwerk, Fahrdraht).
Dynamische Routenneuplanung
Die Drohne ändert ihre Route selbstständig bei unerwarteten Hindernissen.
„Go to safe altitude“
Automatische Sicherheitsverfahren zur Vermeidung von Kollisionen im Flug.
Nachtbetrieb
Aktive Hinderniserkennung auch bei schwachem Licht.
Geofencing
Konfigurierbare Schutzzonen: Tunnelprofile, Brücken, Sperrbereiche.
Eine zentrale Leitstelle steuert die gesamte Flotte.
Die von uns vorgeschlagene Orchestrierungssoftware ist für kritische Enterprise-Umgebungen konzipiert. Sie macht aus Einzelstationen ein Enterprise-taugliches Netz: native Integration in die RFI-Systeme, BVLOS-Konformität, Datensicherheit als Designpriorität.
Steuerung & Kontrolle
- Echtzeit-Dashboard zum Flottenstatus
- Start geplanter Missionen oder auf Abruf
- Telepräsenz des zertifizierten Bedieners
- Automatische Konfliktvermeidung zwischen mehreren Docks
- Manuelles Übersteuern bei Anomalien
Data & AI Platform
- Strukturierte Datenübernahme nach der Mission
- Versionierte, georeferenzierte Archivierung
- Batch- und Streaming-Inferenz
- KI-Erkennung am Edge + Private Cloud
- API zu CMMS / GIS / BIM von RFI
BVLOS & Safety
- Dynamische Routenplanung
- Konfigurierbare Geofences und Flugverbotszonen
- Integration von Detect-&-Avoid-Sensoren
- SORA-Verfahren / Standardszenarien
- Audit-Log und lückenlose Nachverfolgbarkeit
Erfahren Sie, wie die Einsatzzentrale heute schon rund um die Uhr für unsere Kunden arbeitet.
In-house oder DaaS. Zwei Wege zum Aufbau des Netzes.
RFI kann das Netz intern aufbauen und betreiben oder es DroneBase als schlüsselfertigen Service (DaaS) übertragen. Unten die acht Betriebsdimensionen im Vergleich.
In-house-Betrieb
RFI baut Flotte und Einsatzzentrale intern auf und betreibt sie selbst.
- Hoher anfänglicher CAPEX (Hardware, Einsatzzentrale, Schulung, Zertifizierungen)
- Time-to-Operations 8–12 Monate bis zum Regelbetrieb
- Einstellung, Schulung und Zertifizierung eigener Bediener
- Technologische Aktualisierung zu Lasten von RFI (laufende Erneuerung)
- Skalierbarkeit begrenzt durch Budget und interne Personalstärke
- Betriebsrisiko vollständig bei RFI
- Zentrale Governance, aber starr bei Änderungen des Leistungsumfangs
- Notwendigkeit, Kompetenzen in sich schnell entwickelnden Technologien aufzubauen
DaaS · DroneBase
Schlüsselfertiger Service mit messbaren SLA und planbarer Gebühr.
- Kein oder minimaler CAPEX, OPEX-Gebührenmodell
- Time-to-Operations 30–60 Tage für operative Pilotlose
- Bereits ENAC-zertifizierte Bediener, redundant, eingespielte Prozesse
- Laufende technologische Aktualisierung im Service inbegriffen
- Modulare Skalierbarkeit nach Korridor oder geografischem Gebiet
- Betriebsrisiko über SLA und vertragliche KPI übertragen
- Dateneigentum bei RFI · DroneBase ist nur Auftragsverarbeiter
- Flexibler Leistungsumfang: Services je Gebiet zu- und abschaltbar
| Dimension | In-house-Betrieb | DaaS · DroneBase |
|---|---|---|
| Anfänglicher CAPEX | Hoch · Hardware, Einsatzzentrale, Schulung | Keiner / minimal · Gebührenmodell |
| Time-to-Operations | 8–12 Monate bis zum Regelbetrieb | 30–60 Tage für operative Pilotlose |
| Technologische Aktualisierung | Zu Lasten von RFI | Laufend, im Service inbegriffen |
| Betriebsrisiko | Bei RFI | Über SLA und KPI auf den Dienstleister übertragen |
| Dateneigentum | RFI | RFI · DroneBase ist Auftragsverarbeiter |
| Flexibler Leistungsumfang | Gering, sobald dimensioniert | Hoch · modulare Services je Gebiet |
Acht Bereiche, in denen die autonome Drohne Mehrwert schafft.
Acht konkrete Szenarien, in denen autonome Stationen personalintensive Abläufe in kontinuierlich überwachte Prozesse verwandeln.
Gleis im Betrieb
Oberleitung
Brücken & Viadukte
Tunnel
Vegetation
Betriebshöfe & Depots
Topografie & 3D
Ereignisreaktion
Ein Vorgehen in schrittweisen Losen, im Feld validiert.
Wir beginnen mit einem Streckenpilot, sammeln reale Datensätze, validieren die individuelle KI an den Anwendungsfällen von RFI und erweitern dann korridorweise bis zum landesweiten Rollout. Vier Phasen, messbare KPI bei jedem Schritt.
Streckenpilot
1–2 MonateAuswahl von 1 Pilotstrecke, 2–3 Docks + Matrice, Inbetriebnahme einer Test-Einsatzzentrale, Festlegung der KPI.
Validierung
2–4 MonateProbebetrieb, Erfassung realer Datensätze, Training der individuellen KI für RFI, Feinabstimmung der SLA.
Strategischer Korridor
4–8 MonateAusweitung auf einen kompletten Korridor, Integration in CMMS/GIS von RFI, Ausbau der Einsatzzentrale.
Landesweiter Rollout
8–12 MonateSchrittweise Ausweitung auf die vorrangigen Hauptstrecken, stabile operative Governance.
Ein Industriepartner, kein Proof of Concept.
Sechs Elemente machen den Unterschied zwischen einem interessanten und einem industriellen Angebot. Zertifizierte Hardware, eingespielte Prozesse, bereits aktive Vertriebspartnerschaften, direkter Support in Italien.
Super Gold
DJI Authorized Dealer · höchste Vertriebsstufe
ISO 9001
Zertifiziertes Qualitätsmanagementsystem 2015
DaaS
Überwachungsservice bereits in Betrieb · Partnerschaft SSG
Academy
Internes Schulungszentrum für Bediener und Kunden
R&S
Pipeline zu KI, LiDAR und industrieller Sensorik
IT
Sitz in Rimini · landesweite Abdeckung · Support in Italien
Häufig gestellte Fragen zur Überwachung der Bahninfrastruktur mit Drohnen
Was kann eine autonome Drohne entlang einer Bahnstrecke inspizieren?
Es gibt neun Tätigkeitsbereiche: Inspektion von Gleis und Schiene (Weichen, Kreuzungen, Stöße, Befestigungen), Vegetation und Schutzstreifen, topografische Vermessung DTM/DSM, 3D-Vermessung und digitaler Zwilling, Oberleitung (TE) auch per Thermografie, Ingenieurbauwerke wie Brücken, Viadukte und Tunnel, Security und Einbruchschutz, schnelle Reaktion nach Ereignissen sowie KI-Erkennung. Alles wird vom Boden aus durchgeführt, mit georeferenzierten und über die Zeit vergleichbaren Daten.
Kann die Bahninspektion mit Drohnen im BVLOS-Betrieb erfolgen?
Das System ist für den BVLOS-Betrieb gemäß ENAC ausgelegt. Die Einsatzzentrale verwaltet dynamische Routenplanung, konfigurierbare Geofences und Flugverbotszonen, SORA-Verfahren oder Standardszenarien, Audit-Log und lückenlose Nachverfolgbarkeit. Die Matrice 4TD verfügt über omnidirektionale Sicht und ein Nahbereichs-LiDAR, das auch dünne Hindernisse wie das Kettenwerk erkennt – mit aktiver Erkennung auch bei schwachem Licht.
Wie wird das System in bestehende Instandhaltungs- und Überwachungssysteme integriert?
Die Einsatzzentrale stellt APIs zu CMMS, GIS und BIM bereit und sieht Integrationen mit UTM, VMS, CCTV und SAP PM über REST, WebRTC und MQTT vor. Die von einem zertifizierten Bediener validierten KI-Erkennungen werden zu automatischen Arbeitsaufträgen mit georeferenzierten Anhängen. Die Bereitstellung kann on-premises oder air-gapped erfolgen.
Was ist der Unterschied zwischen In-house-Betrieb und DaaS?
Beim In-house-Betrieb baut der Infrastrukturbetreiber Flotte und Einsatzzentrale selbst auf und betreibt sie, schult und zertifiziert die Bediener und trägt technologische Aktualisierung und Betriebsrisiko: hoher anfänglicher CAPEX und 8–12 Monate bis zum Regelbetrieb. Mit dem DaaS von DroneBase ist der Service schlüsselfertig, mit OPEX-Gebühr, bereits ENAC-zertifizierten Bedienern, vertraglichen SLA und KPI sowie 30–60 Tagen für operative Pilotlose. Das Dateneigentum verbleibt beim Auftraggeber: DroneBase ist Auftragsverarbeiter.
Wie lange dauert der Pilot und wie gelangt man zum Rollout?
Die Roadmap sieht vier Phasen vor: Streckenpilot in 1–2 Monaten (1 Pilotstrecke, 2–3 Docks mit Matrice, Test-Einsatzzentrale, Festlegung der KPI), Validierung in 2–4 Monaten, Ausweitung auf einen strategischen Korridor in 4–8 Monaten und landesweiter Rollout in 8–12 Monaten. Jeder Schritt hat messbare KPI.
Was erkennt die KI und wo werden die Daten verarbeitet?
Die KI klassifiziert automatisch Defekte, Komponenten und Hindernisse und erzeugt eine georeferenzierte Ausgabe, bereit für das Ticket. Die Inferenz erfolgt an Bord der Drohne mit einem Modul von etwa 120 g und bis zu 100 TOPS oder am Dock: Die individuellen Modelle werden on-premises installiert und nicht der Cloud ausgesetzt. Ein zertifizierter Bediener bestätigt, stuft herab oder fordert vor dem Arbeitsauftrag eine Vertiefung an.
Warum DroneBase
Seit 2012 die Referenz in Europa für professionelle UAV-Technologien
DJI Super Gold Dealer, einzigartig in Europa. Betriebsstandort, Lager, Servicewerkstatt und Vorführbereich in Rimini: Sie sehen das System im Einsatz, bevor Sie es kaufen, und hierher kommt es für Wartung und Updates zurück.
- ISO 9001 zertifiziert — zertifizierte Qualität in Vertrieb, Ausbildung und Kundendienst
- Ausbildung mit zertifizierten Ausbildern — DroneBase Academy, Drohnenführerscheine und STS-Szenarien
- Technische und regulatorische Beratung zu komplexen Szenarien, ENAC und EASA
- F&E für die Entwicklung komplexer Projekte und maßgeschneiderter Integrationen
- Umfassender Support vor und nach dem Kauf, mit einem persönlichen technischen Ansprechpartner
Bauen wir gemeinsam das erste Pilotlos auf
Gemeinsamer technischer Workshop, Auswahl der Strecke, Dimensionierung der Docks, Festlegung von KPI und SLA. Technisch-wirtschaftliches Angebot in zwei Varianten — begleiteter In-house-Betrieb und schlüsselfertiges DaaS — innerhalb von 30 Tagen nach dem Kick-off. Füllen Sie das Formular aus: Ein Spezialist übernimmt Ihre Anfrage und meldet sich mit den technischen und kaufmännischen Informationen bei Ihnen sowie bei Bedarf zur Vereinbarung einer Beratung oder Demo. Unverbindlich.
