Unmanned Aerial Vehicles (UAVs) could play an important role in Search & Rescue (SAR) operations thanks to their ability to cover large, remote, or inaccessible search areas quickly without putting any personnel at risk. As UAVs are becoming autonomous, the problem of identifying humans in a variety of conditions can be solved with computer vision implemented with a thermal camera. In some cases, it would be necessary to operate with one or several small, agile UAVs to search for people in dense and narrow environments, where flying at a high altitude is not a viable option. This could for example be in a forest, cave, or a collapsed building. A small UAV has a limitation in carrying capacity, which is why this thesis aimed to propose a lightweight thermal solution for human detection that could be applied on a small SAR-UAV for operation in dense environments. The solution included a Raspberry Pi 4 and a FLIR Lepton 3.5 thermal camera in terms of hardware, which were mainly chosen thanks to their small footprint regarding size and weight, while also fitting within budget restrictions. In terms of object detection software, EfficentDet-Lite0 in TensorFlow Lite format was incorporated thanks to good balance between speed, accuracy, and resource usage. An own dataset of thermal images was collected and trained upon. The objective was to characterize disturbances and challenges this solution might face during a UAV SAR-operation in dense environments, as well as to measure how the performance of the proposed platform varied with increasing amount of environmental coverage of a human. This was solved by conducting a literature study, an experiment in a replicated dense environment and through observations of the system behavior combined with analysis of the measurements. Disturbances that affect a thermal camera in use for human detection were found to be a mixture of objective and subjective parameters, which formed a base of what type of phenomena to include in a diverse thermal dataset. The results from the experiment showed that stable and reliable detection performance can be expected up to 75% vegetational coverage of a human. When fully covered, the solution was not reliable when trained on the dataset used in this thesis. / Obemannade drönare (UAVs) kan spela en viktig roll i sök- och räddningsuppdrag (SAR) tack vare deras förmåga att snabbt täcka stora, avlägsna eller otillgängliga sökområden utan att utsätta personal för risker. För autonoma UAVs kan problemet med att identifiera människor i en mängd olika förhållanden lösas med datorseende implementerat tillsammans med en värmekamera. I vissa fall kan det vara nödvändigt att operera med en eller flera små, smidiga UAVs för att söka efter människor i täta och trånga miljöer, där flygning på hög höjd inte är ett genomförbart alternativ. Det kan till exempel vara i en skog, grotta eller i en kollapsad byggnad. En liten UAV har begränsad bärförmåga, vilket är varför denna avhandling syftade till att föreslå en lättviktslösning för mänsklig detektering med värmekamera som skulle kunna appliceras på en liten SAR-UAV för drift i täta miljöer. Lösningen inkluderade Raspberry Pi 4 och en FLIR Lepton 3.5 värmekamera gällande hårdvara, tack vare liten formfaktor och liten vikt, samtidigt som de passade inom budgetramen. Gällande detekterings-mjukvara användes EfficentDet-Lite0 i TensorFlow Lite-format tack vare en bra balans mellan hastighet, noggrannhet och resursanvändning. En egen uppsättning av värmebilder samlades in och tränades på. Målet var att identifiera vilka störningar och utmaningar som denna lösning kan påträffa under en sökoperation med UAVs i täta miljöer, samt att mäta hur prestandan för den föreslagna plattformen varierade när täckningsgraden av en människa ökar p.g.a. omgivningen. Detta löstes genom att genomföra en litteraturstudie, ett experiment i en replikerad tät miljö och genom observationer av systemets beteende kombinerat med analys av mätningarna. Störningar som påverkar en värmekamera som används för mänsklig detektion visade sig vara en blandning av objektiva och subjektiva parametrar, vilka utgjorde en bas för vilka typer av fenomen som skulle inkluderas i en mångsidig kollektion med värmebilder. Resultaten från experimentet visade att stabil och pålitlig detekteringsprestanda kan förväntas upp till 75% täckningsgrad av en människa p.g.a. vegetation. När människan var helt täckt var lösningen inte tillförlitlig när den var tränad på kollektionen som användes i denna avhandling.

This thesis describes how a solution can be built to detect human flu-like symptoms. Flu-like symptoms are important to detect to prevent Covid-19 [6]. As people are returning to work there is a need for a simple way of detecting flu-like symptoms to prevent the spread of Covid-19. Other than a solution, this thesis concluded how human flu-like symptoms can be detected, with cameras specifically. This is to know what symptoms are most likely to work for a prototype. The technique of cameras and thermal cameras made this project possible as well as the technique of a single-board computer. The technique of cloud-based services is also an important part of this project. This project has resulted in a novel prototype using a single-board computer, cameras, and various cloud-based services to detect and inform a person if he or she has a human flu-like symptom.

Building occupancy estimation has become an important topic for sustainable buildings that has attracted more attention during the pandemics. Estimating building occupancy is a considerable problem in computer vision, while computer vision has achieved breakthroughs in recent years. But, machine learning algorithms for computer vision demand large datasets that may contain users’ private information to train reliable models. As privacy issues pose a severe challenge in the field of machine learning, this work aims to develop a privacypreserved machine learningbased method for people counting using a lowresolution thermal camera with 32 × 24 pixels. The method is applicable for counting people in different scenarios, concretely, counting people in spaces smaller than the field of view (FoV) of the camera, as well as large spaces over the FoV of the camera. In the first scenario, counting people in small spaces, we directly count people within the FoV of the camera by Multiple Object Detection (MOD) techniques. Our MOD method achieves up to 56.8% mean average precision (mAP). In the second scenario, we use Multiple Object Tracking (MOT) techniques to track people entering and exiting the space. We record the number of people who entered and exited, and then calculate the number of people based on the tracking results. The MOT method reaches 47.4% multiple object tracking accuracy (MOTA), 78.2% multiple object tracking precision (MOTP), and 59.6% identification F-Score (IDF1). Apart from the method, we create a novel thermal images dataset containing 1770 thermal images with proper annotation. / Uppskattning av hur många personer som vistas i en byggnad har blivit ett viktigt ämne för hållbara byggnader och har fått mer uppmärksamhet under pandemierna. Uppskattningen av byggnaders beläggning är ett stort problem inom datorseende, samtidigt som datorseende har fått ett genombrott under de senaste åren. Algoritmer för maskininlärning för datorseende kräver dock stora datamängder som kan innehålla användarnas privata information för att träna tillförlitliga modeller. Eftersom integritetsfrågor utgör en allvarlig utmaning inom maskininlärning syftar detta arbete till att utveckla en integritetsbevarande maskininlärningsbaserad metod för personräkning med hjälp av en värmekamera med låg upplösning med 32 x 24 pixlar. Metoden kan användas för att räkna människor i olika scenarier, dvs. att räkna människor i utrymmen som är mindre än kamerans FoV och i stora utrymmen som är större än kamerans FoV. I det första scenariot, att räkna människor i små utrymmen, räknar vi direkt människor inom kamerans FoV med MOD teknik. Vår MOD-metod uppnår upp till 56,8% av den totala procentuella fördelningen. I det andra scenariot använder vi MOT-teknik för att spåra personer som går in i och ut ur rummet. Vi registrerar antalet personer som går in och ut och beräknar sedan antalet personer utifrån spårningsresultaten. MOT-metoden ger 47,4% MOTA, 78,2% MOTP och 59,6% IDF1. Förutom metoden skapar vi ett nytt dataset för värmebilder som innehåller 1770 värmebilder med korrekt annotering.