論文の概要: CarboNeXT and CarboFormer: Dual Semantic Segmentation Architectures for Detecting and Quantifying Carbon Dioxide Emissions Using Optical Gas Imaging
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2506.05360v1
- Date: Fri, 23 May 2025 18:01:42 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-06-16 03:13:19.004062
- Title: CarboNeXT and CarboFormer: Dual Semantic Segmentation Architectures for Detecting and Quantifying Carbon Dioxide Emissions Using Optical Gas Imaging
- Title（参考訳）: CarboNeXTとCarboFormer:光ガスイメージングによる二酸化炭素排出量の検出と定量のためのデュアルセマンティックセマンティックセグメンテーションアーキテクチャ
- Authors: Taminul Islam, Toqi Tahamid Sarker, Mohamed G Embaby, Khaled R Ahmed, Amer AbuGhazaleh,
- Abstract要約: 二酸化炭素(CO$$)排出は、環境影響と家畜管理を含む様々な産業プロセスの両方の重要な指標である。
我々は,光ガスイメージング(OGI)のためのセマンティックセグメンテーションフレームワークであるCarboNeXTを紹介した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Carbon dioxide (CO$_2$) emissions are critical indicators of both environmental impact and various industrial processes, including livestock management. We introduce CarboNeXT, a semantic segmentation framework for Optical Gas Imaging (OGI), designed to detect and quantify CO$_2$ emissions across diverse applications. Our approach integrates a multi-scale context aggregation network with UPerHead and auxiliary FCN components to effectively model both local details and global relationships in gas plume imagery. We contribute two novel datasets: (1) the Controlled Carbon Dioxide Release (CCR) dataset, which simulates gas leaks with systematically varied flow rates (10-100 SCCM), and (2) the Real Time Ankom (RTA) dataset, focusing on emissions from dairy cow rumen fluid in vitro experiments. Extensive evaluations demonstrate that CarboNeXT outperforms state-of-the-art methods, achieving 88.46% mIoU on CCR and 92.95% mIoU on RTA, with particular effectiveness in challenging low-flow scenarios. The model operates at 60.95 FPS, enabling real-time monitoring applications. Additionally, we propose CarboFormer, a lightweight variant with only 5.07M parameters that achieves 84.68 FPS, with competitive performance of 84.88% mIoU on CCR and 92.98% on RTA, making it suitable for resource-constrained platforms such as programmable drones. Our work advances both environmental sensing and precision livestock management by providing robust tools for CO$_2$ emission analysis, with a specific focus on livestock applications.
- Abstract（参考訳）: 二酸化炭素排出量(CO$_2$)は、環境影響と畜産管理を含む様々な産業プロセスの両方の重要な指標である。
我々は,光ガスイメージング(OGI)のためのセマンティックセグメンテーションフレームワークであるCarboNeXTを紹介した。
提案手法は,UPerHeadおよび補助FCNコンポーネントとマルチスケールのコンテキストアグリゲーションネットワークを統合し,ガス配管画像の局所的詳細とグローバルな関係を効果的にモデル化する。
本研究は,(1)制御二酸化炭素放出(CCR)データセットと(2)実時間アンコム(RTA)データセットの2つの新しいデータセットをin vitro実験で検討した。
CarboNeXTは最先端の手法よりも優れており、CCRでは88.46% mIoU、RTAでは92.95% mIoUを達成している。
モデルは60.95 FPSで動作し、リアルタイム監視アプリケーションを可能にする。
さらに,CCRでは84.88% mIoU,RTAでは92.98%の競争性能を持つ5.07Mパラメータのみを達成した軽量なCarboFormerを提案する。
本研究は,CO$2$排出分析のための堅牢なツールを提供することにより,環境検知と精密畜産管理の両立を図っている。
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