Recently introduced Mask R - CNN presents a conceptually simple, flexible, general framework for instance segmentation of objects. In this paper, we propose an algorithm for efficiently searching objects of images, while creating a segmentation mask of heat generation part for an instance which is a heating element in a heat sensed image acquired from a thermal infrared camera. This method called a mask R - CNN is an algorithm that extends Faster R - CNN by adding a branch for predicting an object mask in parallel with an existing branch for recognition of a bounding box. The mask R - CNN is added to the high - speed R - CNN which training is easy and fast to execute. Also, it is easy to generalize the mask R - CNN to other tasks. In this research, we propose an infrared image detection algorithm based on R - CNN and detect heating elements which can not be distinguished by RGB images. As a result of the experiment, a heat-generating object which can not be discriminated from Mask R-CNN was detected normally.
Our understanding of dust emission, interaction, and evolution, is evolving. In recent years, electric dipole emission by spinning dust has been suggested to explain the anomalous microwave excess (AME), appearing between 10 and 90 Ghz. The observed frequencies suggest that spinning grains should be on the order of 10nm in size, hinting at polycyclic aromatic hydrocarbon molecules (PAHs). We present data from the AKARI/Infrared Camera (IRC) due to its high sensitivity to the PAH bands. By inspecting the IRC data for a few AME regions, we find a preliminary indication that regions well-fitted by a spinning-dust model have a higher $9{\mu}m$ than $18{\mu}m$ intensity vs. non-spinning-dust regions. Ongoing efforts to improve the analysis by using DustEM and including data from the AKARI Far Infrared Surveyor (FIS), IRAS, and Planck High Frequency Instrument (HFI) are described.
A wide spectral coverage from near-infrared (NIR) to far-infrared (FIR) of AKARI both for imaging and spectroscopy enables us to efficiently study the emission from gas and dust in the interstellar medium (ISM). In particular, the Infrared Camera (IRC) onboard AKARI offers a unique opportunity to carry out sensitive spectroscopy in the NIR ($2-5{\mu}m$) for the first time from a spaceborn telescope. This spectral range contains a number of important dust bands and gas lines, such as the aromatic and aliphatic emission bands at 3.3 and $3.4-3.5{\mu}m$, $H_2O$ and $CO_2$ ices at 3.0 and $4.3{\mu}m$, CO, $H_2$, and H I gas emission lines. In this paper we concentrate on the aromatic and aliphatic emission and ice absorption features. The balance between dust supply and destruction suggests significant dust processing taking place as well as dust formation in the ISM. Detailed analysis of the aromatic and aliphatic bands of AKARI observations for a number of H ii regions and H ii region-like objects suggests processing of carbonaceous dust in the ISM. The ice formation process can also be studied with IRC NIR spectroscopy efficiently. In this review, dust processing in the ISM divulged by recent analysis of AKARI data is discussed.
Park, Hee-Sang;Choi, Man-Yong;Park, Jeong-Hak;Kim, Won-Tae;Choi, Won-Jong
Journal of the Korean Society for Nondestructive Testing
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v.31
no.2
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pp.150-156
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2011
In this paper, infrared thermography measurement technique has been used to develop standard measurement technique for nondestructive testing of composite materials which is widely used in aerospace industries. To increase the defect detection rate, the related experiment used the lock-in IR-thermographiy method. Therefore it is of considerable interest in the field of non-destructive testing for fast discontinuity detection by using ultrasonic lock-in infrared thermography. The result also shows that as the investigation period of light source is lengthened according to the thickness of specimen, the possibility of detecting defects gets higher as well. However, the reason why the result values were not favorable when less than 50 mHz of light source was provided is because it was difficult to detect defects as the defect parts became a state of thermal equilibrium in general when thermal diffusivity affects the entire materials.
Wood-plastic composite (WPC) is a promising and sustainable material, and refers to a combination of wood and plastic along with some binding (adhesive) materials. In comparison to pure wood material, WPCs are in general have advantages of being cost effective, high durability, moisture resistance, and microbial resistance. The properties of WPCs come directly from the concentration of different components in composite; such as wood flour concentration directly affect mechanical and physical properties of WPCs. In this study, wood powder concentration in WPC was determined by Fourier transform near-infrared (FT-NIR) and Fourier transform infrared (FT-IR) spectroscopy. The reflectance spectra from WPC in both powdered and tableted form with five different concentrations of wood powder were collected and preprocessed to remove noise caused by several factors. To correlate the collected spectra with wood powder concentration, multivariate calibration method of partial least squares (PLS) was applied. During validation with an independent set of samples, good correlations with reference values were demonstrated for both FT-NIR and FT-IR data sets. In addition, high coefficient of determination (${R^2}_p$) and lower standard error of prediction (SEP) was yielded for tableted WPC than powdered WPC. The combination of FT-NIR and FT-IR spectral region was also studied. The results presented here showed that the use of both zones improved the determination accuracy for powdered WPC; however, no improvement in prediction result was achieved for tableted WPCs. The results obtained suggest that these spectroscopic techniques are a useful tool for fast and nondestructive determination of wood concentration in WPCs and have potential to replace conventional methods.
Yong Joong Kim;Byung Sang Choi;Ki Seop Lee;Kyung Kwon Jung
Convergence Security Journal
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v.22
no.2
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pp.21-26
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2022
Wearing face masks is an effective measure to prevent COVID-19 infection. Infrared thermal image based temperature measurement and identity recognition system has been widely used in many large enterprises and universities in China, so it is totally necessary to research the face mask detection of thermal infrared imaging. Recently introduced MTCNN (Multi-task Cascaded Convolutional Networks)presents a conceptually simple, flexible, general framework for instance segmentation of objects. In this paper, we propose an algorithm for efficiently searching objects of images, while creating a segmentation of heat generation part for an instance which is a heating element in a heat sensed image acquired from a thermal infrared camera. This method called a mask MTCNN is an algorithm that extends MTCNN by adding a branch for predicting an object mask in parallel with an existing branch for recognition of a bounding box. It is easy to generalize the R-CNN to other tasks. In this paper, we proposed an infrared image detection algorithm based on R-CNN and detect heating elements which can not be distinguished by RGB images.
The general photometric, spectroscopic, and kinematic properties of the late type halo stars are investigated from a sample of known true halo stars. Halo stars are distributed in a lower left region of infrared (J-H) vs (H-K) color-color diagram, which is recomfirmed to be useful for selection of halo stars. They move with average velocity components of 9 km/sec, -14 km/sec, and 5 km/sec in U, V, and W directions respectively. They are distributed seperately from disk stars in a diagram of metallicity index, CaH1/TiO5 vs (R-I).
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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v.17
no.4
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pp.1169-1180
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2006
Partial least squares regression (PLS) is a biased, non-least squares regression method and is an alternative to the ordinary least squares regression (OLS) when predictors are highly collinear or predictors outnumber observations. One way to understand the properties of biased regression methods is to know how the estimators shrink the OLS estimator. In this paper, we introduce an expression for the shrinkage factor of PLS and develop a new shrinkage expression, and then prove the equivalence of the two representations. We use two near-infrared (NIR) data sets to show general behavior of the shrinkage and in particular for what eigendirections PLS expands the OLS coefficients.
During braking at a train, thermal energy is generated due to the frictions between disk and lining and wheel and shoe. In general, the braking transfers the kinetic energy into thermal energy. Therefore. the frictional characteristics are varied according to the braking force, the thermal resistance, and the thermostable, etc. Using a Dynamo testing we have studied the frictional characteristics and the thermal distribution to investigate a stable speed and to improve the testing method through comparing and analysing in the measurement or the thermocouple temperature and infrared camera.
Photobiomodulation utilizes monochromatic (or quasimonochromatic) light in the electromagnetic region of 600~1000 nm for the treatment of soft tissues in a nondestructive and nonthermal mode. It is conceivable that photobiomodulation is based upon the ability of the light to alter cell metabolism as it is absorbed by general hemoproteins and cytochrome c oxidase (COX) in particular. Recently it has been suggested radiation of visible and infrared (IR) activates retrograde signaling pathway from mitochondria to nucleus. In this review, the role of COX in the photobiomodulation will be discussed. Further a possible role of water as a photoreceptor will be suggested.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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