論文の概要: Estimating temperatures with low-cost infrared cameras using deep neural networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.12130v2
• Date: Sun, 14 Jan 2024 19:53:23 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-01-18 02:10:59.795502
• Title: Estimating temperatures with low-cost infrared cameras using deep neural networks
• Title（参考訳）: 深部ニューラルネットワークを用いた低コスト赤外線カメラによる温度推定
• Authors: Navot Oz, Nir Sochen, David Mendelovich, Iftach Klapp
• Abstract要約: 環境温度を考慮した非均一性シミュレータを開発した。 カメラの物理モデルと周囲カメラ温度の両方を組み込んだエンドツーエンドニューラルネットワークが導入された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/
• Abstract: Low-cost thermal cameras are inaccurate (usually $\pm 3^\circ C$) and have space-variant nonuniformity across their detector. Both inaccuracy and nonuniformity are dependent on the ambient temperature of the camera. The goal of this work was to estimate temperatures with low-cost infrared cameras, and rectify the nonuniformity. A nonuniformity simulator that accounts for the ambient temperature was developed. An end-to-end neural network that incorporates both the physical model of the camera and the ambient camera temperature was introduced. The neural network was trained with the simulated nonuniformity data to estimate the object's temperature and correct the nonuniformity, using only a single image and the ambient temperature measured by the camera itself. Results of the proposed method significantly improved the mean temperature error compared to previous works by up to $0.5^\circ C$. In addition, constraining the physical model of the camera with the network lowered the error by an additional $0.1^\circ C$. The mean temperature error over an extensive validation dataset was $0.37^\circ C$. The method was verified on real data in the field and produced equivalent results.
• Abstract（参考訳）: 低コストのサーマルカメラは不正確(通常$\pm 3^\circ C$)で、検出器全体で空間変動の非均一性を持つ。 不正確さと不均一さは、カメラの周囲温度に依存する。 この研究の目的は、低コストの赤外線カメラで温度を推定し、不均一性を補正することであった。 環境温度を考慮した非均一性シミュレータを開発した。 カメラの物理モデルと周囲カメラ温度の両方を組み込んだエンドツーエンドニューラルネットワークが導入された。 ニューラルネットワークは、シミュレーションされた非一様性データを用いて訓練され、物体の温度を推定し、カメラ自体によって測定された単一の画像と周囲温度のみを用いて不均一性を補正した。 提案手法は, 従来よりも平均温度誤差を最大0.5^\circ C$で改善した。 さらに、カメラの物理モデルをネットワークに制約することで、追加で0.1^\circ C$の誤差を下げることができた。 検証データセットの平均温度誤差は0.37^\circ C$であった。 この手法はフィールド内の実データに基づいて検証し,等価な結果を得た。

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