Infrared Image Analysis for Estimation of Ice Load on Structures
Notice bibliographique
Résumé
Abstract An analysis using infrared and visual images is made to measure the ice thickness of a cylindrical component. The proposed method is useful for ice detection and measurement on structures, even in harsh conditions and low light situations such as night. This type of analysis can fill a gap of knowledge related to ice measurement using both visual and thermal images. Thermal imaging shows differences in the emissivity and temperature of objects. This can help to detect objects and measure the amount of ice accumulated on the objects. Combining the information of visual and thermal images can compensate for their weak points and present better results. Combinations of the color-visual image (CVI), grayscale-visual image (GVI), color-infrared image (CII) and grayscale-infrared image (GII) are used to find the most accurate results. A binary image is acquired using the threshold method based on data collected from infrared and visual images. Using threshold levels removes irrelevant data that come from the background. Common ice pixels detected from both infrared and visual images are considered as the ice area. Thresholding methods cause unwanted gaps and strips in binary images. Morphological algorithms are used to remove these imperfections. The best results are obtained when one of the elements of the combinations is CII. The results of using CVI and GVI are almost the same. The experiments show that this method is reliable and its results are aligned with the real data.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».