Detection of COVID-19 in Intelligent Building Occupancy Management

智能建筑占用管理中的 COVID-19 检测

基本信息

  • 批准号:
    555212-2020
  • 负责人:
  • 金额:
    $ 3.64万
  • 依托单位:
  • 依托单位国家:
    加拿大
  • 项目类别:
    Alliance Grants
  • 财政年份:
    2020
  • 资助国家:
    加拿大
  • 起止时间:
    2020-01-01 至 2021-12-31
  • 项目状态:
    已结题

项目摘要

Measurement of building occupant information is important for energy efficiency, comfort, health, productivity, and security management. Given the current global pandemic, Distech Controls Inc. seeks to automatically detect building occupants with symptoms of COVID-19, or in close proximity to one another, and thereby limit propagation of the COVID-19 virus. The main objective of this project is to develop compact privacy-preserving deep learning (DL) models for building occupancy measurement systems that allow detecting people with high fevers, and in close proximity to others, and thereby limit the propagation of COVID-19. These models will rely on low-resolution multimodal (RGB and thermal IR) cameras that are co-located on a wall, portal, or ceiling of a building to estimate the physical distance, density, and temperature of people in a room. Expanding on its building occupancy measurement systems, Distech seeks to develop cost-effective DL models for cross-modal person detection, counting, and re-identification. This project involves a cross-disciplinary team from ETS and Distech, and will allow to intensify the exchange of ideas and resources, and establish long-term collaborative links. Focusing on the design of DL models for visual recognition applications from low, this project will focus on state-of-the-art research. By focusing on the development of cost-effective deep learning (DL) models for COVID detection through the multi-modal fusion of lower-resolution RGB-IR sensors, we anticipate that this project will lead to innovative AI technologies. Significant findings of this research project will be disseminated in high caliber scientific journals and conferences, and integrated into Distech building management solutions. This project also offers the opportunity for the training of highly qualified personnel to face current and future challenges in areas of strategic interest.
建筑物居住者信息的测量对于能源效率、舒适度、健康、生产力和安全管理是重要的。 鉴于目前的全球大流行,Distech Controls Inc.旨在自动检测具有COVID-19症状的建筑物居住者,或彼此非常接近,从而限制COVID-19病毒的传播。该项目的主要目标是开发紧凑的隐私保护深度学习(DL)模型,用于构建占用测量系统,允许检测高烧患者,并与其他人非常接近,从而限制COVID-19的传播。这些模型将依赖于低分辨率的多模式(RGB和热红外)摄像头,这些摄像头位于建筑物的墙壁,门户或天花板上,以估计房间中人的物理距离,密度和温度。在其建筑物占用测量系统的基础上,Distech寻求开发具有成本效益的DL模型,用于跨模态人员检测,计数和重新识别。该项目涉及来自ETS和Distech的跨学科团队,并将加强思想和资源的交流,并建立长期的合作联系。本计画将专注于视觉辨识应用之深度学习模型的设计,从低层开始,进行最新的研究。通过专注于通过低分辨率RGB-IR传感器的多模态融合开发用于COVID检测的具有成本效益的深度学习(DL)模型,我们预计该项目将带来创新的人工智能技术。该研究项目的重大发现将在高水平的科学期刊和会议上传播,并集成到Distech建筑管理解决方案中。该项目还提供了培训高素质人员的机会,以应对战略利益领域当前和未来的挑战。

项目成果

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专利数量(0)

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Granger, Eric其他文献

Partially-supervised learning from facial trajectories for face recognition in video surveillance
  • DOI:
    10.1016/j.inffus.2014.05.006
  • 发表时间:
    2015-07-01
  • 期刊:
  • 影响因子:
    18.6
  • 作者:
    De-la-Torre, Miguel;Granger, Eric;Gorodnichy, Dmitry O.
  • 通讯作者:
    Gorodnichy, Dmitry O.
Graphical EM for on-line learning of grammatical probabilities in radar Electronic Support
  • DOI:
    10.1016/j.asoc.2012.02.022
  • 发表时间:
    2012-08-01
  • 期刊:
  • 影响因子:
    8.7
  • 作者:
    Latombe, Guillaume;Granger, Eric;Dilkes, Fred A.
  • 通讯作者:
    Dilkes, Fred A.
On the memory complexity of the forward-backward algorithm
  • DOI:
    10.1016/j.patrec.2009.09.023
  • 发表时间:
    2010-01-15
  • 期刊:
  • 影响因子:
    5.1
  • 作者:
    Khreich, Wael;Granger, Eric;Sabourin, Robert
  • 通讯作者:
    Sabourin, Robert
A paired sparse representation model for robust face recognition from a single sample
  • DOI:
    10.1016/j.patcog.2019.107129
  • 发表时间:
    2020-04-01
  • 期刊:
  • 影响因子:
    8
  • 作者:
    Mokhayeri, Fania;Granger, Eric
  • 通讯作者:
    Granger, Eric
Bag-Level Aggregation for Multiple-Instance Active Learning in Instance Classification Problems

Granger, Eric的其他文献

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Deep Weakly-Supervised Neural Networks for Cross-Domain Video Recognition and Localization
用于跨域视频识别和定位的深度弱监督神经网络
  • 批准号:
    DGDND-2022-05397
  • 财政年份:
    2022
  • 资助金额:
    $ 3.64万
  • 项目类别:
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Deep Weakly-Supervised Neural Networks for Cross-Domain Video Recognition and Localization
用于跨域视频识别和定位的深度弱监督神经网络
  • 批准号:
    RGPIN-2022-05397
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    2022
  • 资助金额:
    $ 3.64万
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用于野外人员识别的深度域适应和融合
  • 批准号:
    543663-2019
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    $ 3.64万
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视频监控中基于上下文的自适应人脸识别系统
  • 批准号:
    RGPIN-2016-06783
  • 财政年份:
    2021
  • 资助金额:
    $ 3.64万
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    Discovery Grants Program - Individual
Deep Domain Adaptation and Fusion for Person Recognition in the Wild
用于野外人员识别的深度域适应和融合
  • 批准号:
    543663-2019
  • 财政年份:
    2020
  • 资助金额:
    $ 3.64万
  • 项目类别:
    Collaborative Research and Development Grants
Adaptive Context-Based Systems for Face Recognition in Video Surveillance
视频监控中基于上下文的自适应人脸识别系统
  • 批准号:
    RGPIN-2016-06783
  • 财政年份:
    2020
  • 资助金额:
    $ 3.64万
  • 项目类别:
    Discovery Grants Program - Individual
Deep Domain Adaptation and Fusion for Person Recognition in the Wild
用于野外人员识别的深度域适应和融合
  • 批准号:
    543663-2019
  • 财政年份:
    2019
  • 资助金额:
    $ 3.64万
  • 项目类别:
    Collaborative Research and Development Grants
Adaptive Context-Based Systems for Face Recognition in Video Surveillance
视频监控中基于上下文的自适应人脸识别系统
  • 批准号:
    RGPIN-2016-06783
  • 财政年份:
    2019
  • 资助金额:
    $ 3.64万
  • 项目类别:
    Discovery Grants Program - Individual
Adaptive Context-Based Systems for Face Recognition in Video Surveillance
视频监控中基于上下文的自适应人脸识别系统
  • 批准号:
    RGPIN-2016-06783
  • 财政年份:
    2018
  • 资助金额:
    $ 3.64万
  • 项目类别:
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A Comparison of Siamese Convolutional Neural Networks for Person Re-Identification in Video Surveillance**
视频监控中人员重新识别的连体卷积神经网络的比较**
  • 批准号:
    533701-2018
  • 财政年份:
    2018
  • 资助金额:
    $ 3.64万
  • 项目类别:
    Engage Grants Program

相似国自然基金

CEACAM5调控Galectin-9介导的CD4+T细胞极化在COVID-19肠屏障损伤的作用机制研究
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    82370569
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    42371429
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    2023
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    LQ23A010016
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多维不平稳和长记忆性的复杂整值时间序列的建模及其在Covid-19研究中的应用
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    2023
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相似海外基金

Quantitative Detection of Coronary Microvascular Dysfunction in Long COVID Patients using a Comprehensive, Rapid, Free-Breathing Cardiovascular MRI
使用全面、快速、自由呼吸的心血管 MRI 定量检测长期新冠肺炎患者的冠状动脉微血管功能障碍
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    10671235
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Investigating the role and bedside detection technologies of extracellular vesicles in COVID-19
研究细胞外囊泡在 COVID-19 中的作用和床边检测技术
  • 批准号:
    23H03008
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    2023
  • 资助金额:
    $ 3.64万
  • 项目类别:
    Grant-in-Aid for Scientific Research (B)
Liposome fusion enabled extracellular vesicle detection for COVID-19
脂质体融合实现了 COVID-19 的细胞外囊泡检测
  • 批准号:
    10528030
  • 财政年份:
    2022
  • 资助金额:
    $ 3.64万
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Liposome fusion enabled extracellular vesicle detection for COVID-19
脂质体融合实现了 COVID-19 的细胞外囊泡检测
  • 批准号:
    10632088
  • 财政年份:
    2022
  • 资助金额:
    $ 3.64万
  • 项目类别:
Electrochemical Sensors for Covid-19 Biomarkers' Detection
用于 Covid-19 生物标志物检测的电化学传感器
  • 批准号:
    573906-2022
  • 财政年份:
    2022
  • 资助金额:
    $ 3.64万
  • 项目类别:
    University Undergraduate Student Research Awards
Development of ultrasensitive electrochemical immunosensor for rapid point-of-care Covid-19 detection
开发用于快速护理点 Covid-19 检测的超灵敏电化学免疫传感器
  • 批准号:
    580249-2022
  • 财政年份:
    2022
  • 资助金额:
    $ 3.64万
  • 项目类别:
    Alliance Grants
Early detection of unknown viral mutants that potentially cause COVID-19-like pandemics using from wastewater
利用废水早期检测可能导致类似 COVID-19 的流行病的未知病毒突变体
  • 批准号:
    22H01620
  • 财政年份:
    2022
  • 资助金额:
    $ 3.64万
  • 项目类别:
    Grant-in-Aid for Scientific Research (B)
COVID-19 in the urban built environment (CUBE): Evaluating the use of environmental swabs for the detection and surveillance of SARS-CoV-2 in school and congregate settings
城市建筑环境中的 COVID-19 (CUBE):评估环境拭子在学校和聚集场所检测和监测 SARS-CoV-2 中的使用情况
  • 批准号:
    459201
  • 财政年份:
    2021
  • 资助金额:
    $ 3.64万
  • 项目类别:
    Operating Grants
PFI-TT: DNA Sensors for Rapid Detection of COVID-19 and other Viral Diseases with High Sensitivity
PFI-TT:用于高灵敏度快速检测 COVID-19 和其他病毒性疾病的 DNA 传感器
  • 批准号:
    2044601
  • 财政年份:
    2021
  • 资助金额:
    $ 3.64万
  • 项目类别:
    Standard Grant
Wastewater Detection of COVID-19
COVID-19 废水检测
  • 批准号:
    10263681
  • 财政年份:
    2021
  • 资助金额:
    $ 3.64万
  • 项目类别:
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知道了