論文の概要: Thermal Vision: Pioneering Non-Invasive Temperature Tracking in Congested Spaces

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.00863v1
• Date: Sun, 01 Dec 2024 15:52:51 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-04 15:48:28.790849
• Title: Thermal Vision: Pioneering Non-Invasive Temperature Tracking in Congested Spaces
• Title（参考訳）: 熱視:密集した空間における非侵襲的な温度トラッキングのパイオニア化
• Authors: Arijit Samal, Haroon R Lone,
• Abstract要約: サーマルカメラを用いた非侵襲温度推定に関する既存の研究は、主にスパース設定に焦点を当てている。 本研究では,サーマルカメラとエッジデバイスを組み合わせた非侵襲温度推定システムを提案する。 提案した顔検出モデルは, インデータセットとクロスデータセットの両方において, 84以上の印象的なmAPスコアを達成している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
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• Abstract: Non-invasive temperature monitoring of individuals plays a crucial role in identifying and isolating symptomatic individuals. Temperature monitoring becomes particularly vital in settings characterized by close human proximity, often referred to as dense settings. However, existing research on non-invasive temperature estimation using thermal cameras has predominantly focused on sparse settings. Unfortunately, the risk of disease transmission is significantly higher in dense settings like movie theaters or classrooms. Consequently, there is an urgent need to develop robust temperature estimation methods tailored explicitly for dense settings. Our study proposes a non-invasive temperature estimation system that combines a thermal camera with an edge device. Our system employs YOLO models for face detection and utilizes a regression framework for temperature estimation. We evaluated the system on a diverse dataset collected in dense and sparse settings. Our proposed face detection model achieves an impressive mAP score of over 84 in both in-dataset and cross-dataset evaluations. Furthermore, the regression framework demonstrates remarkable performance with a mean square error of 0.18$^{\circ}$C and an impressive $R^2$ score of 0.96. Our experiments' results highlight the developed system's effectiveness, positioning it as a promising solution for continuous temperature monitoring in real-world applications. With this paper, we release our dataset and programming code publicly.
• Abstract（参考訳）: 個人の非侵襲的な温度モニタリングは、症状のある個人を特定し、分離する上で重要な役割を担っている。 温度モニタリングは、密接な設定(しばしば密接な設定と呼ばれる)によって特徴づけられる設定において特に重要である。 しかし、サーマルカメラを用いた非侵襲的な温度推定に関する既存の研究は、主にスパース設定に焦点を当てている。 残念ながら、映画館や教室のような密集した環境では、病気の感染リスクが著しく高い。 その結果,密集した環境に配慮した堅牢な温度推定手法の開発が急務である。 本研究では,サーマルカメラとエッジデバイスを組み合わせた非侵襲温度推定システムを提案する。 本システムでは,顔検出にYOLOモデルを用い,温度推定に回帰フレームワークを用いる。 本システムは,密集度と疎開度で収集された多種多様なデータセットを用いて評価した。 提案した顔検出モデルは, インデータセットとクロスデータセットの両方において, 84以上の印象的なmAPスコアを達成している。 さらに、回帰フレームワークは平均二乗誤差0.18$^{\circ}$C、印象的な$R^2$スコア0.96で顕著な性能を示す。 実験の結果は,開発システムの有効性を浮き彫りにして,実世界のアプリケーションにおける連続的な温度モニタリングのための有望なソリューションとして位置づけた。 本稿では,データセットとプログラミングコードを公開する。

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