27.07.2026 – Um Vogelnester an Hochspannungsmasten frühzeitig zu erkennen, setzt Omexom auf sein automatisiertes Drohnensystem – samt KI-gestützter Analyse und digitalem Zwilling.
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Freileitungsinspektion per Hubschrauber und Fernglas ist ein alter Hut. Leitungs- und Mastüberwachung via ferngesteuerter Drohnen – auch hinlänglich bekannt. Aber eine automatisierte Monitoringlösung, die unter Zuhilfenahme von KI, digitalem Zwilling und autonomer Drohnenflüge unerwünschte Vogelnester an 380 kV-Leitungen detektiert? Das ist neu – und gerade bei vielen Modernisierungsprojekten von Hochspannungsleitungen ein sensibles Thema, wie Thilo Gronholz, Vertriebsleiter Nord/Ost bei Omexom, erklärt: „Wir haben im Freileitungsbau strikte Umweltauflagen, vor allem, was den Bereich Vogelschutz betrifft. Da Vögel gerne auf Masten brüten, sind Bau- oder Instandhaltungsarbeiten an Hochspannungsmasten im Schutzzeitraum vom 1. März bis 30. September eines Jahres nicht zulässig, sobald auch nur ein Nest an der betreffenden Konstruktion gefunden wird.“ Von daher ist es schon im Vorfeld der Brutzeit wichtig zu wissen, ob sich bereits Vogelnester in den Masten befinden – da eine zu späte Entdeckung zu einem Baustopp im Projekt führen könnte.
Bislang bedeutete dies für Mitarbeitende, dass sie im Vorfeld geplanter Freileitungsarbeiten mit einem Fernglas bewaffnet die Trassen nach aufkeimenden Nestern absuchen müssen, Mast für Mast. Um das notwendige „Vogelspotting“ sowohl personell als auch zeitlich zu optimieren, kam der Energieinfrastrukturdienstleiter Omexom auf die Idee, diese Aufgabe einem KI-gestützten Drohnensystem zu überlassen. Dieser Eingebung folgend, entwickelte das Unternehmen gemeinsam mit seinen Partnern Fly-Nex und U-ROB eine konkrete Lösung, die jüngst sogar mit dem KI Innovation Award des F.A.Z. Instituts ausgezeichnet wurde.
Mittels Künstlicher Intelligenz können Vogelnester auf Freileitungen in den Aufnahmen eigenständig identifiziert werden. (Foto: Omexom Deutschland)
Das Setting
Als praktischer Anknüpfungspunkt, um das innovative Konzept erstmalig zu erproben, bot sich das Neubeseilungsprojekt eines Abschnittes der Trasse Landesbergen-Borken an. Hier wurde in der Ausschreibungsphase vom Auftraggeber dezidiert gefordert, dass das ausführende Unternehmen jeden Mast mehrfach pro Woche drauf kontrollieren solle, ob Vögel mit dem Brüten begonnen haben. Aufbauend auf den Erfahrungen, die Omexom mit dem Einsatz von Drohnen zur Freileitungsüberwachung bereits gemacht hatte, entschied man sich, diese Vorgaben mit automatisierten Drohnenflügen zu erfüllen. Über die dreijährige Projektdauer sollen autonome Drohnen die 60 km lange Freileitung Landesbergen-Borken alle drei Tage abfliegen und von jedem der 140 Hochspannungsmasten aus unterschiedlichen Perspektiven Aufnahmen machen.
Die so geschossenen Bilder werden in eine Cloudumgebung hochgeladen und dann KI-gestützt nach Anzeichen von Nestbau analysiert. Was bei einem Nestfund geschieht, hängt im doppelten Sinne von der Bauphase ab, wie Thilo Gronholz erläutert: „Vogelnester auf einem im Bauplan vorgesehenen Leitungsabschnitt darf der Netzbetreiber selbst entfernen, sofern das Nest selbst noch im Bau ist oder sich darin noch kein Gelege befindet.“
Autonome Drohnen
Omexom setzt bei den teilautonomen Drohnenflügen zur Vogelnesterkennung auf den BVLOS-Betrieb (Beyond Visual Line of Sight), bei dem kein direkter Sichtkontakt zwischen Piloten und Fluggerät besteht. Damit die Inspektionen dennoch reibungslos verlaufen, erfolgt die Initiierung und Überwachung der Flüge durch einem erfahrenen Drohnenpiloten von Omexom, der zusätzlich auf die ordnungsgemäße Bildübertragung und Zuweisung der Bilder zu den Maststandorten achtet. Damit die Drohne den festen Flugplan einhält, wurde das Routendesign auf Basis eines 3D-Zwillings der Trasse vorab erstellt. Entlang der Flugroute wurden zudem an ausgesuchten Standorten insgesamt fünf Drohnendocks installiert, von denen die Flüge abgewickelt werden.
KI drückt die Schulbank
Die Drohne fliegt die Inspektionsroute autonnom ab. (Foto: Flynex GmbH)
Damit die Analyse der aufgenommenen Bilder so effizient wie möglich erfolgen kann, setzt das Projektteam auf die Künstliche Intelligenz. Doch bevor die KI selbstständig die im Bau befindlichen Vogelnester aus den Aufnahmen treffsicher entdeckt, musste ein Team von Omexom die Fotos erst einmal selbst begutachten und erkennbare Vogelbauwerke händisch markieren. Mit diesen Informationen wurde dann die KI zum Anlernen der Erkennungsmuster eine Zeit lang trainiert, damit sie bei der späteren Analyse Vogelnester eindeutig und zuverlässig erkennt.
Diese Methode zeigt bereits erste messbare Erfolge, wie Gronholz berichtet: „Dank der menschlichen Anlernphase erreicht die KI eine hohe Erfolgsquote und übernimmt mittlerweile die Bilderkennung weitestgehend selbstständig. Um Fehler sicher auszuschließen, greifen wir auf das Prinzip ‚Human-in-the-loop‘ zurück: Identifiziert die KI ein Vogelnest, verifiziert anschließend ein Mitarbeiter oder eine Mitarbeiterin das Ergebnis. Durch deren Rückmeldung lernt die KI erneut hinzu – und im Verlauf verringern sich die Zahl der zu überprüfenden Bilder sowie der zeitliche Aufwand massiv.“ Inzwischen operiert die gesamte Lösung in den gewünschten Parametern, sodass die Treffer nur noch kurz durch einen Menschen überprüft werden müssen.
Ausgezeichnet
Der innovative Charakter des laufenden Projekts zum Vogelnestmonitoring via autonomer Drohnen, KI und Clouddokumentation hat auch die Jury des diesjährigen KI Innovation Award 2026 überzeugt. Omexom hatte sein System unter dem Projekttitel „Die frühe Drohne fängt das Bild“ ein- gereicht und konnte sich damit gegen drei weitere Finalisten in der Kategorie „Super Heavyweight“ – Heidelberg Materials, Melitta Group und REWE digital – durchsetzen.
„Über diese Auszeichnung freuen wir uns sehr“, sagt Guido Seifen, Executive Vice President Transmission Omexom Deutschland. „Sie zeigt, dass KI in unserem Bereich weit mehr kann als Effizienzgewinne. Sie hilft uns, Bauvorhaben naturverträglich zu planen und den Artenschutz von Anfang an mitzudenken. Wer weiß, wo Vögel brüten, kann Bauphasen gezielt danach ausrichten und vermeidet Stillstände, die sonst kaum vorherzusehen wären.“ (cp)