The ecological footprint remains a misleading metric of global sustainability

Linus Blomqvist, Barry W. Brook, Erle C. Ellis, Peter M. Kareiva, Ted Nordhaus, Michael Shellenberge

Deep visual place recognition for mobile surveillance services : Evaluation of localization methods for GPS denied environment

Can an outward facing camera on a bus, be used to recognize its location in GPS denied environment? Observit, provides cloud-based mobile surveillance services for bus operators using IP cameras with wireless connectivity. With the continuous gathering of video information, it opens up new possibilities for additional services. One service is to use the information with the technology, visual place recognition, to locate the vehicle, where the image was taken. The objective of this thesis has been to answer, how well can learnable visual place recognition methods localize a bus in a GPS denied environment and if a lightweight model can achieve the same accurate results as a heavyweight model. In order to achieve this, four model architecture has been implemented, trained and evaluate on a created dataset of interesting places. A visual place recognition application has been implemented as well, in order to test the models on bus video footage. The results show that the heavyweight model constructed of VGG16 with Patch-NetVLAD, performed best on the task with different recall@N values and got a recall@1 score of 92.31%. The lightweight model that used the backbone of MobileNetV2 with Patch-NetVLAD, scored similar recall@N results as the heavyweight model and got the same recall@1 score. The thesis shows that, with different localization methods, it is possible for a vehicle to identify its position in a GPS denied environment, with a model that could be deploy on a camera. This work, impacts companies that rely on cameras as their source of service

Deep visual place recognition for mobile surveillance services : Evaluation of localization methods for GPS denied environment

Can an outward facing camera on a bus, be used to recognize its location in GPS denied environment? Observit, provides cloud-based mobile surveillance services for bus operators using IP cameras with wireless connectivity. With the continuous gathering of video information, it opens up new possibilities for additional services. One service is to use the information with the technology, visual place recognition, to locate the vehicle, where the image was taken. The objective of this thesis has been to answer, how well can learnable visual place recognition methods localize a bus in a GPS denied environment and if a lightweight model can achieve the same accurate results as a heavyweight model. In order to achieve this, four model architecture has been implemented, trained and evaluate on a created dataset of interesting places. A visual place recognition application has been implemented as well, in order to test the models on bus video footage. The results show that the heavyweight model constructed of VGG16 with Patch-NetVLAD, performed best on the task with different recall@N values and got a recall@1 score of 92.31%. The lightweight model that used the backbone of MobileNetV2 with Patch-NetVLAD, scored similar recall@N results as the heavyweight model and got the same recall@1 score. The thesis shows that, with different localization methods, it is possible for a vehicle to identify its position in a GPS denied environment, with a model that could be deploy on a camera. This work, impacts companies that rely on cameras as their source of service

Djupinlärning för kameraövervakning

Allt fler misshandelsbrott sker i Sverige enligt Brå. För att reducera detta kan det som fångats på övervakningskameror användas i brottsutredningar, för att senare användas som bevismaterial till att döma den eller de skyldiga till brottet. Genom att optimera övervakningen kan företag använda sig av automatiserad igenkänning. Automatisering för igenkänningen av normala kontra onormala beteenden går att lösa med djupinlärning. Syftet med denna undersökning är att finna en lämplig modell som kan identifiera det onormala beteendet (till exempel ett slagsmål). Modell arkitekturen som användes under projektet var 3D ResNet, eftersom den klara av en djupare arkitektur. Ett djupare nätverk, innebär bättre prediktion av problemet. 3DResNet-34 var den modell arkitekturen som gav högst noggrannhet med 93,33%. Implementering av projektet utfördes i ramverket PyTorch. Undersökningen har visat att med           hjälp av överförd inlärning går det att återanvända kunskap från förtränade modeller och applicera dessa kunskaper på det aktuella problemet. Detta bidrar till en mer pålitligare modell med noggrann prediktion på nytt övervaknings           material.According to Brå, more assault crimes are taking place in Sweden. To reduce this, information that was captured on surveillance cameras can be used in criminal investigations, to convict the perpetrator or perpetrators of the crime. To optimize monitoring, companies can use automation. Automation of the recognition of normal versus abnormal activities can be solved with deep learning. The purpose of this study is to find a suitable model that can identify               the abnormal activity (for example, a fight). The model architecture used during the project was 3D ResNet, because it was capable of handling deeper architectures. Having a deeper network means better prediction of the problem.           3D ResNet-34 was the model architecture that gave the highest accuracy with 93,33%. Implementation of the project was carried out in the framework of PyTorch. The study has shown that with the help of transfer learning it is possible to transfer knowledge from pre-trained models and apply this          knowledge to the current problem. This contributes to a more reliable model with accurate prediction for new surveillance footage

Terapeutiska träningens, fysikaliska terapins och massagens effekter vid fibromyalgi : en systematisk litteraturöversikt

Fibromyalgi hör till en av de vanligaste orsakerna till smärta i rörelseapparaten. Smärtsjukdomen har inget botemedel och därför är metoder kring symptomlindring avgörande. Syftet med denna systematiska litteraturöversikt är att redogöra för evidensen kring behandlingsmetoder vid fibromyalgi. Arbetets resultat kan vara till nytta för personer med fibromyalgi då arbetets innehåll baserar sig på den senaste evidensbaserade forskningen kring ämnet. I arbetet ingår två olika forskningsfrågor: ”hurdana effekter har terapeutisk träning vid fibromyalgi?” och ”hurdana effekter har fysikalisk terapi och massage vid fibromyalgi?”. Dessa forskningsfrågor besvaras genom en systematisk litteratursökning i databaserna PubMed och EBSCO. De slutligen valda forskningsartiklarna har sedan genomgått en kvalitetsgranskning vid PEDro-skalan eller AMSTAR-mallen. Arbetet innefattade slutligen 21 artiklar, varav 11 artiklar besvarade den första forskningsfrågan och 10 artiklar besvarade den andra forskningsfrågan. Fyra av dessa artiklar i arbetet var systematiska litteraturöversikter medan de övriga var randomiserade kontrollerade studier. Arbetets resultat visar att både terapeutisk träning och fysikalisk terapi har en viss positiv påverkan på symptomlindring hos kvinnor med fibromyalgi. Terapeutisk träning har också en viss positiv effekt på livskvalitet och upplevd smärta. Både terapeutisk träning och fysikaliska terapimetoder innefattar kortvariga positiva effekter. På grund av diverse faktorer vid studierna är det icke möjligt att uppvisa fullständig tillförlitlighet av de långvariga effekterna samt effekterna hos både män och kvinnor

Studie för energieffektivisering av belysningsarmaturer : En energieffektivitetsanalys mellan två armaturtyper

Syftet med studien var att undersöka de ekonomiska vinster som kan erhållas vid byte av belysningsarmaturer i en byggnad. Studien omfattar de energi- och ekonomiska besparingar som möjliggörs via ett byte från gamla T8-armaturer till LED-armaturer. Dessutom skulle kunskap kring armaturernas påverkan på elnätet i form av övertoner tas fram. Målet var därmed att ta fram en tydlig redogörande jämförelse mellan de två armaturtyperna. Studien ”Energieffektivisering av belysningsarmaturer” utfördes på uppdrag av Caverion Sverige AB men i B&B-Tools vägnar och dess lokal belägen i Ulricehamn. För att uppfylla syftet krävdes information om armaturtyperna och hur de fungerar och därmed också god kunskap kring det berörda ämnet. Armaturerna som jämförs i denna studie är en lysrörsarmatur med T8-lysrör som installerades för ca 25 år sedan samt en modern LED-armatur från leverantören Waldmann med produktnamnet Taureo. Med hjälp av ett elkvaltitetsinstrument från företaget Metrum, som är anpassat för att utföra tillförlitliga kontroller av olika elkvalitetsparametrar, bestämdes armaturernas effekt. Dessutom uppmättes armaturernas övertonshalter som visade betydligt högre övertonshalter hos lysrörsarmaturen än för LED-armaturen. Eftersom övertoner kan medföra negativa konsekvenser på såväl enskilda komponenter som på självaste elnätet, eftersträvas så låga övertonshalter som möjligt. Genom de mätningar av effekt som gjordes under studien påvisas att ett armaturbyte skulle innebära en kraftig effektminskning motsvarande en tredjedel av det nuvarande effektuttaget. Därigenom kan större energimängd sparas, cirka 52 000 kWh/år, vilket innebär en årlig kostnadsbesparing på cirka 43 000 kr. Enligt de gjorda beräkningarna erhålls en återbetalningstid på cirka 8,5 år vilket kan bedömas som god lönsamhet i och med LED-armaturernas långa livslängd

Land-use intensity of electricity production and tomorrow's energy landscape.

The global energy system has a relatively small land footprint at present, comprising just 0.4% of ice-free land. This pales in comparison to agricultural land use- 30-38% of ice-free land-yet future low-carbon energy systems that shift to more extensive technologies could dramatically alter landscapes around the globe. The challenge is more acute given the projected doubling of global energy consumption by 2050 and widespread electrification of transportation and industry. Yet unlike greenhouse gas emissions, land use intensity of energy has been rarely studied in a rigorous way. Here we calculate land-use intensity of energy (LUIE) for real-world sites across all major sources of electricity, integrating data from published literature, databases, and original data collection. We find a range of LUIE that span four orders of magnitude, from nuclear with 7.1 ha/TWh/y to dedicated biomass at 58,000 ha/TWh/y. By applying these LUIE results to the future electricity portfolios of ten energy scenarios, we conclude that land use could become a significant constraint on deep decarbonization of the power system, yet low-carbon, land-efficient options are available

Chlamydia psittaci in birds of prey, Sweden

Background: Chlamydia psittaci is an intracellular bacterium primarily causing respiratory diseases in birds but may also be transmitted to other animals, including humans. The prevalence of the pathogen in wild birds in Sweden is largely unknown. Methods: DNA was extracted from cloacae swabs and screened for C. psittaci by using a 23S rRNA gene PCR assay. Partial 16S rRNA and ompA gene fragments were sequence determined and phylogenies were analysed by the neighbour-joining method. Results and conclusion: The C. psittaci prevalence was 1.3% in 319 Peregrine Falcons and White-tailed Sea Eagles, vulnerable top-predators in Sweden. 16S rRNA and ompA gene analysis showed that novel Chlamydia species, as well as novel C. psittaci strains, are to be found among wild birds