International Journal of Computer Science & Network Security
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v.23
no.8
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pp.91-94
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2023
According to most experts and health workers, a living creature's body heat is little understood and crucial in the identification of disorders. Doctors in ancient medicine used wet mud or slurry clay to heal patients. When either of these progressed throughout the body, the area that dried up first was called the infected part. Today, thermal cameras that generate images with electromagnetic frequencies can be used to accomplish this. Thermography can detect swelling and clot areas that predict cancer without the need for harmful radiation and irritational touch. It has a significant benefit in medical testing because it can be utilized before any observable symptoms appear. In this work, machine learning (ML) is defined as statistical approaches that enable software systems to learn from data without having to be explicitly coded. By taking note of these heat scans of breasts and pinpointing suspected places where a doctor needs to conduct additional investigation, ML can assist in this endeavor. Thermal imaging is a more cost-effective alternative to other approaches that require specialized equipment, allowing machines to deliver a more convenient and effective approach to doctors.
Comprehensive condition monitoring of large industry systems such as nuclear power plants (NPPs) is essential for safety and maintenance. In this study, we developed novel system-scale diagnostic technology based on deep-learning and IR thermography that can efficiently and cost-effectively classify system conditions using compact Raspberry Pi and IR sensors. This diagnostic technology can identify the presence of an abnormality or accident in whole system, and when an accident occurs, the type of accident and the location of the abnormality can be identified in real-time. For technology development, the experiment for the thermal image measurement and performance validation of major components at each accident condition of NPPs was conducted using a thermal-hydraulic integral effect test facility with compact infrared sensor modules. These thermal images were used for training of deep-learning model, convolutional neural networks (CNN), which is effective for image processing. As a result, a proposed novel diagnostic was developed that can perform diagnosis of components, whole system and accident classification using thermal images. The optimal model was derived based on the modern CNN model and performed prompt and accurate condition monitoring of component and whole system diagnosis, and accident classification. This diagnostic technology is expected to be applied to comprehensive condition monitoring of nuclear power plants for safety.
Journal of the Korean Society of Industry Convergence
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v.27
no.1
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pp.57-62
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2024
This study conducted a measurement method of high temeprature conditions using infrared termography. All objects emit infrared light, and this emissivity has a significant impact on the temperature measurements of infrared thermal imaging (IR) cameras. In order to measure the temperature more accurately with the IR camera, correction equations were derived by measuring the emissivity according to the temperature change of combustible metals in a high-temperature environment. Two combustible metals, Mg and Al, were used to measure emissivity with changing temperature. Each metal was heated, the emissivity was measured by comparing the temperature with IR camera and thermocouples so that the correlation between temperature and emissivity could be anslyzed. As a result of the experiment, the emissivity of the metals increases as the temperature increased. This can be interpreted as a result of increased radiation emission as the thermal movement of internal metal molecules increased.
With the introduction of video cameras into law enforcement, a great deal of police organizations have adopted the technology in their routine crime prevention activities. The up-to-date systems of ambient surveillance energized by CCTV, police wearable cameras, drones, and thermal imaging devices enable the police to thoroughly monitor public spaces as well as to rigorously arrest on-scene criminals. These efforts to improve the level of surveillance are often met with public resistance raising concerns over citizens' rights to privacy. Recent studies on the use of police video equipment have constantly raised the issues related to the lack of applicable legal provisions, risk of personal information and privacy infringement as well as security vulnerabilities. In this regard, the present study attempted to review the public surveillance methods currently used by law enforcement agencies worldwide within the context of public safety and individual rights to privacy. Furthermore, the present study also discussed the legal boundaries of police use of video equipment to address public concerns over privacy issues.
The most common symptoms of COVID-19 are high fever, cough, headache, and fever. These symptoms may vary from person to person, but checking for "fever" is the government's most basic measure. To confirm this, many facilities use thermographic cameras. Since the previously developed thermographic camera measures body temperature one by one, it takes a lot of time to measure body temperature in places where many people enter and exit, such as multi-use facilities. In order to prevent malfunctions and errors and to prevent sensitive personal information collection, this research team attempted to develop a facial recognition thermographic camera. The purpose of this study is to compensate for the shortcomings of existing thermographic cameras with disaster safety IoT integrated solution products and to provide quarantine systems using advanced facial recognition technologies. In addition, the captured image information should be protected as personal sensitive information, and a recent leak to China occurred. In order to prevent another case of personal information leakage, it is urgent to develop a thermographic camera that reflects this part. The thermal imaging camera system based on facial recognition technology developed in this study received two patents and one application as of January 2022. In the COVID-19 infectious disease disaster, 'quarantine' is an essential element that must be done at the preventive stage. Therefore, we hope that this development will be useful in the quarantine management field.
This study aims to determine how agricultural drones are operated for flight tests using a 5G communication in order to carry out a mission such as sensing agricultural crop healthy status with special cameras. Drones were installed with a multi-spectral and IR camera to capture images of crop status in separate altitudes with different speeds. A multi-spectral camera can capture crop image data using five different particular wavelengths with a built-in GPS so that captured images with synchronized time could provide better accuracy of position and altitude during the flight time. Captured thermal videos are then sent to a ground server to be analyzed via 5G communication. Thus, combining two cameras can result in better visualization of vegetation areas. The flight test verified how agricultural drones equipped with special cameras could collect image data in vegetation areas.
Sim, Sungdae;Min, Jihong;Ahn, Seongyong;Lee, Jongwoo;Lee, Jung Suk;Bae, Gwangtak;Kim, Byungjun;Seo, Junwon;Choe, Tok Son
The Journal of Korea Robotics Society
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v.17
no.3
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pp.245-254
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2022
Sensor dataset for autonomous driving is one of the essential components as the deep learning approaches are widely used. However, most driving datasets are focused on typical environments such as sunny or cloudy. In addition, most datasets deal with color images and lidar. In this paper, we propose a driving dataset with multi-spectral images and lidar in adverse weather conditions such as snowy, rainy, smoky, and dusty. The proposed data acquisition system has 4 types of cameras (color, near-infrared, shortwave, thermal), 1 lidar, 2 radars, and a navigation sensor. Our dataset is the first dataset that handles multi-spectral cameras in adverse weather conditions. The Proposed dataset is annotated as 2D semantic labels, 3D semantic labels, and 2D/3D bounding boxes. Many tasks are available on our dataset, for example, object detection and driveable region detection. We also present some experimental results on the adverse weather dataset.
Muhammad Abdullah, Sandhu;Asjad, Amin;Muhammad Ali, Qureshi
International Journal of Computer Science & Network Security
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v.23
no.1
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pp.1-10
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2023
Open surface water body extraction is gaining popularity in recent years due to its versatile applications. Multiple techniques are used for water detection based on applications. Different applications of Radar as LADAR, Ground-penetrating, synthetic aperture, and sounding radars are used to detect water. Shortwave infrared, thermal, optical, and multi-spectral sensors are widely used to detect water bodies. A stereo camera is another way to detect water and different methods are applied to the images of stereo cameras such as deep learning, machine learning, polarization, color variations, and descriptors are used to segment water and no water areas. The Satellite is also used at a high level to get water imagery and the captured imagery is processed using various methods such as features extraction, thresholding, entropy-based, and machine learning to find water on the surface. In this paper, we have summarized all the available methods to detect water areas. The main focus of this survey is on water detection especially in small patches or in small areas. The second aim of this survey is to detect water hazards for unmanned vehicles and off-sure navigation.
International conference on construction engineering and project management
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2013.01a
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pp.279-286
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2013
This paper introduces a new method for identification of building energy performance problems. The presented method is based on automated analysis and visualization of deviations between actual and expected energy performance of the building using EPAR (Energy Performance Augmented Reality) models. For generating EPAR models, during building inspections, energy auditors collect a large number of digital and thermal imagery using a consumer-level single thermal camera that has a built-in digital lens. Based on a pipeline of image-based 3D reconstruction algorithms built on GPU and multi-core CPU architecture, 3D geometrical and thermal point cloud models of the building under inspection are automatically generated and integrated. Then, the resulting actual 3D spatio-thermal model and the expected energy performance model simulated using computational fluid dynamics (CFD) analysis are superimposed within an augmented reality environment. Based on the resulting EPAR models which jointly visualize the actual and expected energy performance of the building under inspection, two new algorithms are introduced for quick and reliable identification of potential performance problems: 1) 3D thermal mesh modeling using k-d trees and nearest neighbor searching to automate calculation of temperature deviations; and 2) automated visualization of performance deviations using a metaphor based on traffic light colors. The proposed EPAR v2.0 modeling method is validated on several interior locations of a residential building and an instructional facility. Our empirical observations show that the automated energy performance analysis using EPAR models enables performance deviations to be rapidly and accurately identified. The visualization of performance deviations in 3D enables auditors to easily identify potential building performance problems. Rather than manually analyzing thermal imagery, auditors can focus on other important tasks such as evaluating possible remedial alternatives.
kim, Junghun;Choi, Doo-Hyun;Lee, JongSun;Lee, Donghwa
Journal of Korea Society of Industrial Information Systems
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v.27
no.1
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pp.11-18
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2022
The use of multi-spectral cameras is essential for day and night pedestrian detection. In this paper, a color camera and a thermal imaging infrared camera were used to detect pedestrians near a crosswalk for 24 hours at an intersection with a high risk of traffic accidents. For pedestrian detection, the YOLOv5 object detector was used, and the detection performance was improved by using color images and thermal images at the same time. The proposed system showed a high performance of 0.940 mAP in the day/night multi-spectral (color and thermal image) pedestrian dataset obtained from the actual crosswalk site.
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