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논문 기본 정보

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학술저널
저자정보
손진영 (경북대학교) 정호민 (한화시스템) 김민영 (경북대학교)
저널정보
제어로봇시스템학회 제어로봇시스템학회 논문지 제어로봇시스템학회 논문지 제27권 제11호
발행연도
2021.11
수록면
906 - 912 (7page)
DOI
10.5302/J.ICROS.2021.21.0124

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이 논문의 연구 히스토리 (3)

2022

열화상 카메라를 사용한 객체 탐지와 히스토그램 기반의 얼굴 영역 체온 측정 시스템
손진영 미래자동차·IT융합학과 2022.01 학위논문

2021

YOLOv4 를 활용한 열화상 기반 얼굴영역 체온 측정 인공지능 시스템
손진영 ,  정호민 ,  김민영 제어로봇시스템학회 논문지 2021.11 학술저널

2020

열화상의 얼굴영역 체온 측정 기법
손진영 ,  정호민 ,  김민영 대한전자공학회 학술대회 2020.08 학술대회자료

초록· 키워드

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Due to the recent spread and long-term continuation of COVID-19, numerous non-contact body temperature measuring equipment is being introduced in public places to prevent cross-infection. Therefore, extensive research on the non-contact body temperature measurement method, using a thermal imaging camera, is being conducted globally. The existing method of measuring the body temperature using a thermal imaging camera has several limitations including a severe temperature deviation while measuring the body temperature, blurring of the location of the set measuring point, or not obtaining an accurate measurement due to obstacles. To overcome these limitations, we used deep learning to detect faces in thermal images, and measure the body temperature using a multipoint-based image processing with histograms of the detected areas. The proposed deep-learning-based method exhibited several advantages such as higher accuracy, wide area coverage, and efficient detection irrespective of obstacles. Compared to the conventional body temperature measurement, that proposed in this paper resulted in an average body temperature measurement error rate of less than 2%.
#Thermal Camera #AI deep-learning #human detection #body temperature measurement #Histogram

목차

Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 제안하는 체온 측정 알고리즘
Ⅲ. 실험
Ⅳ. 결론 및 향후 연구 방향
REFERENCES

참고문헌 (23)

참고문헌 신청
A. Bochkovskiy, “YOLOv4: Optimal speed and accuracy of object detection,” arXiv:2004.10934, Apr. 2020. google schola J.-W. Lin, “A thermal camera based continuous body temperature measurement system,” ICCV Workshop, Oct. 2019. google schola C. Ma, N. T. Trung, H. Uchiyama, H. Nagahara, A. Shimada, and R.-i. Taniguchi, “Adapting local features for face detection in thermal image,” Sensors(Basel), Dec. 2017. google schola J. Seo and I.-J. Chung, “Face liveness detection using thermal face-CNN with external knowledge,” Symmetry, Mar. 2019. google schola R. F. Ribeiro, J. M. Fernandes, and A. J. R. Neves, “Face detection on infrared thermal image,” SINAL 2017 Editors, May, 2017. google schola

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