In the marine environment, many clutters have similar features with the marine targets due to the diverse changes of the air temperature, water temperature, various weather and seasons. Also, the clutters in the ground environment have similar features due to the same reason. In this paper, we proposed a robust Hybrid Machine Character (HMC) method to classify the targets from the clutters in the infrared images for the various environments. The proposed HMC method adopts human's multiple personality utilization and the CNN ensemble method to classify the targets in the ground and marine environments. This method uses an advantage of the each environmental training model. Experimental results demonstrate that the proposed method has better success rate to classify the targets and clutters than previously proposed CNN classification method.
Shin, Young Ha;Sohn, Kyung Wahn;Lim, SooBong;Lee, Dong-Cheon
Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography
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v.39
no.4
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pp.223-233
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2021
Systematic and continuous monitoring and management of the energy consumption of buildings are important for estimating building energy efficiency, and ultimately aim to cope with climate change and establish effective policies for environment, and energy supply and demand policies. Globally, buildings consume 36% of total energy and account for 39% of carbon dioxide emissions. The purpose of this study is to generate three-dimensional thermo-spatial building models with photogrammetric technique using drone TIR (Thermal Infrared) images to measure the temperature emitted from a building, that is essential for the building energy rating system. The aerial triangulation was performed with both optical and TIR images taken from the sensor mounted on the drone, and the accuracy of the models was analyzed. In addition, the thermo-spatial models of temperature distribution of the buildings in three-dimension were visualized. Although shape of the objects 3D building modeling is relatively inaccurate as the spatial and radiometric resolution of the TIR images are lower than that of optical images, TIR imagery could be used effectively to measure the thermal energy of the buildings based on spatial information. This paper could be meaningful to present extension of photogrammetry to various application. The energy consumption could be quantitatively estimated using the temperature emitted from the individual buildings that eventually would be uses as essential information for building energy efficiency rating system.
The Physical property changes of calcined clay by carburization were investigated studied. The carburization mechanism is the penetration of carbon which occurred during incomplete fuel combustion into crevice of clay structure. The experiments for elasticity and freeze-thaw resistance were conducted, and the results can be summarized as follows: Dynamic modulus of elasticity and also freeze-thaw resistance of calcined clay by carburization treatment increased more than 92% after testing 300 cycle, which was more improved than 88% of calcined clay. Therefore, it can decrease the possibility of winter-sowing, which is one the weakness of calcined clay. It is on the basis of the fact that the porosity of calcined clay by carburization treatment is about 12%, which indicates smaller pore spaces comparing with the 14% of porosity of calcined clay and those values were calculated by apparent porosity show and also supported by SEM images. Infrared emissivity of calcined clay by carburization treatment and calcined clay were respectively 0.92 and 0.9l at $80^{\circ}C$. However, those values were 0.91 and 0.88 at $200^{\circ}C$, which means infrared emissivity of calcined clay by carburization treatment shows 3.6% higher than the calcined clay. Moreover, within the wavelength range from 3 to $7\;{\mu}m$, while the calcined clay had low infrared emissivity, the calcined clay by carburization treatment had increased infrared emissivity. It is inferred that it was affected by carbon element that has high infrared absorptivity within this wavelength range.
We present the smoothness of mid-infrared sky brightness from the Japanese infrared astronomical satellite, AKARI observations. AKARI monitored the north ecliptic pole (NEP) during its cold phase with nine wavebands from 2.4 to 24 ${\mu}m$, out of which six mid-infrared bands are used in this study. Simple sinusoidal fit to the seasonal variation of the sky brightness shows that the mid-infrared brightness towards the NEP is not affected by small-scale features of the interplanetary dust cloud. We applied the power spectrum analysis to the images to search for the fluctuation of sky brightness. The fluctuation powers at 200 arcsecond are estimated to be at most $1.58{\pm}0.33\;nW\;m^{-2}sr^{-1}$ or 0.13% of the total brightness at $7{\mu}m$ and a tleast $0.64{\pm}0.11\;nW\;m^{-2}sr^{-1}$ or 0.02% at $18{\mu}m$. The residual fluctuations at a few arcminute scales at short mid-infrared wavelengths (7, 9, and 11 ${\mu}m$) are consistent with those expected from the diffuse galactic light. At long mid-infrared wavelengths (15, 18, and 24 ${\mu}m$) the measured fluctuations are comparable to or smaller than the one caused by photon noise and their sources are not identified. We conclude that the upper limit of the fluctuation in the zodiacal light is about 0.02% of the sky brightness.
It is usual to evaluate the performance of the cool roof by measuring in-site rooftop temperature using thermal infra-red camera. The principal advantage of rooftop thermal infrared image acquired in oblique vantage point of super high-rise building as a remote sensor is to provide, in a cost-effective manner, area-wide information required for a scattered rooftop target with different colors, utilizing wide view angle and multi-temporal data coverage. This research idea was formulated by incorporating the concept of traditional remote sensing into rooftop temperature monitoring. Correlations between infrared image of super high-rise building and in-situ data were investigated to compare rooftop surface temperature for a total of four different rooftop locations. The results of the correlations analyses indicate that the rooftop surface temperature by the infrared images of super high-rise building alone could be explained yielding $R^2$ values of 0.951. The visible permanent record of the oblique thermal infra-red image was quite useful in better understanding the nature and extent of rooftop color that occurs in sampling points. This thermal infrared image acquired in oblique vantage point of super high-rise made it possible to identify area wide patterns of rooftop temperature change subject to many different colors, which cannot be acquired by traditional in-site field sampling. The infrared image of super high-rise building breaks down the usual concept of field sampling established as a conventional cool roof performance evaluation technique.
Neural network based models were developed and evaluated for predicting corn yield from aerial images based on 1998 and 1994 image data. The model used images in multi-spectral bands such as R, G, B, and IR (Red, Green, Blue and Infrared). The inputs to the neural network consisted of mean and standard deviation of multispectral bands of the aerial images. Performances of several neural network architectures using back-propagation with momentum were compared. The maximum yield prediction accuracy obtained was 97.81%. The BPNN model prediction accuracy could be enhanced by using more number of observations to the model, other data transformation techniques, or by performing optical calibration of the aerial image.
This study was to develop a machine vision system to detect and to discriminate 5 kinds of apple surface defectbruise, decay. fleck, worm hole and scar. To detect the defects from an image of apple, thresholding technique was applied to images on various frames (R, G, B, H, S and I) of the color machine vision and an image of near infrared (NIR). To discriminate the detected region of defect, various features of the 5 kind defect regions were extracted from the 4 kinds of images selected above. The features were size of area, roundness, axes length ratio, mean and valiance of pixel values, standard deviation of real part of amplitude spectrum in frequency domain obtained by Fourier transform of pixel data and mean and standard deviation of power spectrum obtained by the same transform of pixel data. Routines to discriminate the defects from the features of image were developed and tested to prove their validity. The test resulted that I-frame and NIR images were the most desirable. Accuracies of the two images to discriminate the defects were noted as 76% and 77%, respectively.
International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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v.7
no.1
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pp.36-41
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2015
This paper is proposed a wavelet-based MCDT(Mask Coefficient Differential and Threshold) method of image registration of Multi-images contaminated with visible image and infrared image. The method for ensure reliability of the image registration is to the increase statistical corelation as getting the common feature points between two images. The method of threshold the wavelet coefficients using derivatives of the wavelet coefficients of the detail subbands was proposed to effectively registration images with distortion. And it can define that the edge map. Particularly, in order to increase statistical corelation the method of the normalized mutual information. as similarity measure common feature between two images was selected. The proposed method is totally verified by comparing with the several other multi-image and the proposed image registration.
In this paper, for recognize a night pedestrian from an infrared video, a new method differentiated from the existing feature vector is proposed and experimented. The new approach focuses on the shape feature vector of the structure and shape of the pedestrian image divided by the human body seven split ratio. The pedestrian images are divided into 7 square blocks from the still image of the preprocessing process. And to reduce the dimension, the square block is converted into a mosaic block. The scalar and direction of the shape feature vector is calculated by the brightness and position of the element in the mosaic. For practicality of infrared video system, the proposed method simplifies the data to be processed by reducing the amount of data in the preprocessing in order to continuously batch process the entire system in real time. Through the experiments, we verified the validity of the proposed shape feature vector. In comparison to the existing method, we propose a new shape feature vector generation method as the feature vector for night pedestrian recognition.
A stable reference voltage generator is necessary to the infrared image signal readout circuit(ROIC) to improve noise characteristics in comparison with signals originated from infrared devices, that is, to gain good images. In this study, bandgap reference circuit operating at cryogenic temperature of 77K for Infrared image ROIC(readout integrated circuit) was propose. Most of bandgap reference circuits which are presented so far operate at room temperature, and they are not suitable for infrared image ROIC operating at liquid nitrogen temperature, 77K. To design bandgap reference circuit operating at cryogenic temperature, the parameter characteristics of used devices as temperature change are seen, and then bandgap reference circuit is proposed with considering such characteristics. It demonstrates practical use possibility through taking measurements and estimations.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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