Influence of dust on temperature measurement using infrared thermal imager

Temperature measurement by infrared thermal imager is an attractive technique in many fields, and it is of great importance to ensure the measurement accuracy of the infrared thermal imager. Aiming at the influence of dust on the temperature measurement of infrared thermal imager, this paper summarized the dust influence into three categories: dust on the surface of the measured object, dust on the infrared thermal imager’s lens and dust in the optical path between the measured object and the infrared thermal imager, and conducted three dust experiments. To quantify the measurement errors caused by dust, the infrared thermal image features that are affected by dust are extracted and a compensation model is established based on polynomial regression. The results indicate that dust can introduce measurement errors of infrared thermal imager and the proposed compensation method can compensate for the measurement errors caused by dust and improve the accuracy of infrared thermal imager

Detección de incendios mediante identificación de humo con visión artificial en condiciones de iluminación variable

La detección de humo en áreas abiertas representa una gran dificultad para los medios convencionales para detección de incendios. Mientras que la mayoría de los dispositivos utilizados para monitorear la presencia de fuego, están diseñados para trabajar en contacto con alguno producto de la combustión, como la temperatura o la concentración de humo en el aire, las herramientas basadas en Visión Artificial aprovechan las características ópticas del fuego o del humo, permitiendo realizar el monitoreo y la detección de incendios a mayor distancia. Sin embargo, las condiciones de captura de las imágenes complica el proceso. Diferentes niveles de iluminación, condiciones climáticas, así como la presencia de otros objetos móviles reducen el nivel de exactitud de los algoritmos existentes para la detección de humo. El presente proyecto se enfoca en presentar una propuesta de algoritmo para detección de humo mediante Visión Artificial que afronta el problema de la variación en las detecciones debida a los cambios de iluminación ambiental. Con este propósito, se diseñó un algoritmo compuesto por distintas etapas que analizan las imágenes en busca de características estáticas o dinámicas del humo. El algoritmo propuesto es descrito en el quinto capítulo de este trabajo escrito. Inicialmente, parte de una etapa de pre-procesamiento que permite ajustar la resolución de las imágenes extraídas desde un video de entrada, balancear la iluminación de las imágenes y etiquetarlas para evaluar la herramienta. Posteriormente, se emplea una etapa que realiza la detección de movimiento, una de análisis de la dirección del movimiento, otra más para el análisis de la información obtenida en espacio de Wavelets y un par de etapas complementarias que analizan el color en espacio RGB y YCbCr. Finalmente, los resultados son evaluados por una etapa clasificadora basada en la herramienta AdaBoost, para realizar la toma de decisiones y notificar sobre una detección de incendio. El algoritmo propuesto es evaluado a partir de los criterios de exactitud Sensibilidad (el porcentaje de detecciones correctas realizadas) y Especificidad (el porcentaje de no- detecciones correctamente realizadas). Los resultados de exactitud descritos en el sexto capítulo del presente trabajo escrito, se contrastan con los obtenidos por otros algoritmos replicados a partir del estado del arte. A partir de los casos de prueba planteados para cada escenario de iluminación evaluado, se identificó una reducción en la variación de los resultados, es decir, el cambio en los porcentajes de sensibilidad y especificidad en diferentes condiciones de iluminación, es menor al obtenido por los algoritmos replicados