Název: Measurement and Processing of Thermographic Data of Passing Persons for Epidemiological Purposes
Další názvy: Měření a zpracování termografických dat procházejících osob pro epidemiologické účely
Autoři: Tesař, Jiří
Muzika, Lukáš
Skála, Jiří
Kohlschütter, Tomáš
Honner, Milan
Citace zdrojového dokumentu: TESAŘ, J. MUZIKA, L. SKÁLA, J. KOHLSCHÜTTER, T. HONNER, M. Measurement and Processing of Thermographic Data of Passing Persons for Epidemiological Purposes. SENSORS, 2023, roč. 23, č. 6, s. nestránkováno. ISSN: 1424-8220
Datum vydání: 2023
Nakladatel: MDPI
Typ dokumentu: článek
article
URI: 2-s2.0-85151199542
http://hdl.handle.net/11025/53889
ISSN: 1424-8220
Klíčová slova: infračervený senzor;měření tělesné teploty;IR kamera;infračervená termografie;umělá inteligence;epidemický screening;monitorování veřejného zdraví
Klíčová slova v dalším jazyce: infrared sensor;temperature measurement of person;IR camera;infrared thermography;artificial intelligence;epidemical screening;public health monitoring
Abstrakt: Bezkontaktní měření teploty osob během epidemie je nejpreferovanější možností měření z důvodu bezpečnosti personálu a minimální možnosti šíření infekce. Používání infračervených (IR) senzorů ke sledování vchodů do budov pro infikované osoby zaznamenalo v letech 2020 až 2022 velký boom kvůli epidemii COVID-19, ale s diskutabilními výsledky. Tento článek se nezabývá přesným stanovením teploty jednotlivce, ale zaměřuje se na možnost využití infračervených kamer pro sledování zdravotního stavu populace. Cílem je využít velké množství infračervených dat z mnoha míst k poskytování informací epidemiologům, aby měli lepší informace o potenciálních ohniscích. Tento příspěvek se zaměřuje na dlouhodobé sledování teploty procházejících osob uvnitř veřejných budov a hledání nejvhodnějších nástrojů pro tento účel a je zamýšlen jako první krok k vytvoření užitečného nástroje pro epidemiology. Jako klasický přístup se používá identifikace osob na základě jejich charakteristických teplotních hodnot v průběhu dne. Tyto výsledky jsou porovnány s výsledky metody využívající umělou inteligenci (AI) k vyhodnocení teploty ze současně pořízených infračervených snímků. Jsou diskutovány výhody a nevýhody obou metod.
Abstrakt v dalším jazyce: Non-contact temperature measurement of persons during an epidemic is the most preferred measurement option because of the safety of personnel and minimal possibility of spreading infection. The use of infrared (IR) sensors to monitor building entrances for infected persons has seen a major boom between 2020 and 2022 due to the COVID-19 epidemic, but with questionable results. This article does not deal with the precise determination of the temperature of an individual person but focuses on the possibility of using infrared cameras for monitoring the health of the population. The aim is to use large amounts of infrared data from many locations to provide information to epidemiologists so they can have better information about potential outbreaks. This paper focuses on the long-term monitoring of the temperature of passing persons inside public buildings and the search for the most appropriate tools for this purpose and is intended as the first step towards creating a useful tool for epidemiologists. As a classical approach, the identification of persons based on their characteristic temperature values over time throughout the day is used. These results are compared with the results of a method using artificial intelligence (AI) to evaluate temperature from simultaneously acquired infrared images. The advantages and disadvantages of both methods are discussed.
Práva: © The Author(s)
Vyskytuje se v kolekcích:Články / Articles
OBD

Soubory připojené k záznamu:
Soubor VelikostFormát 
TESAR_sensors-23-02945.pdf6,54 MBAdobe PDFZobrazit/otevřít


Použijte tento identifikátor k citaci nebo jako odkaz na tento záznam: http://hdl.handle.net/11025/53889

Všechny záznamy v DSpace jsou chráněny autorskými právy, všechna práva vyhrazena.

hledání
navigace
  1. DSpace at University of West Bohemia
  2. Publikační činnost / Publications
  3. OBD