論文の概要: Real-time Human Detection in Fire Scenarios using Infrared and Thermal Imaging Fusion

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.04223v1
• Date: Sun, 9 Jul 2023 16:28:57 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-07-11 14:50:00.954953
• Title: Real-time Human Detection in Fire Scenarios using Infrared and Thermal Imaging Fusion
• Title（参考訳）: 赤外線・熱画像融合による火災シナリオのリアルタイム人体検出
• Authors: Truong-Dong Do, Nghe-Nhan Truong and My-Ha Le
• Abstract要約: 火災は人命に対する最も深刻な脅威の1つと考えられており、死者の確率が高い。 視覚に基づく人間検出システムを使用することで、より多くの命を救う能力を向上させることができる。 本稿では, 煙による低視認性シナリオにおいて, 複数のカメラを用いた熱赤外画像融合方式を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Fire is considered one of the most serious threats to human lives which results in a high probability of fatalities. Those severe consequences stem from the heavy smoke emitted from a fire that mostly restricts the visibility of escaping victims and rescuing squad. In such hazardous circumstances, the use of a vision-based human detection system is able to improve the ability to save more lives. To this end, a thermal and infrared imaging fusion strategy based on multiple cameras for human detection in low-visibility scenarios caused by smoke is proposed in this paper. By processing with multiple cameras, vital information can be gathered to generate more useful features for human detection. Firstly, the cameras are calibrated using a Light Heating Chessboard. Afterward, the features extracted from the input images are merged prior to being passed through a lightweight deep neural network to perform the human detection task. The experiments conducted on an NVIDIA Jetson Nano computer demonstrated that the proposed method can process with reasonable speed and can achieve favorable performance with a mAP@0.5 of 95%.
• Abstract（参考訳）: 火災は人命に対する最も深刻な脅威の1つと考えられており、死者の確率が高い。 これらの深刻な影響は、避難する犠牲者や救助隊の視認性をほとんど制限する火災による激しい煙によるものである。 このような危険な状況下では、視覚に基づく人間検出システムを使用することで、より多くの命を救う能力を向上させることができる。 そこで本論文では, 煙による低視認性シナリオにおける人間検出のための複数のカメラを用いた熱赤外画像融合方式を提案する。 複数のカメラで処理することで、人間の検出に有用な特徴を生成するために、バイタル情報を収集することができる。 まず、カメラはLight Heatating Chessboardを使って調整される。 その後、軽量のディープニューラルネットワークを通過する前に入力画像から抽出した特徴をマージして人検出タスクを実行する。 NVIDIA Jetson Nano コンピュータで行った実験により,提案手法は妥当な速度で処理でき,mAP@0.5 95% で良好な性能が得られることを示した。

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