Loss-Resilient Thermal Image Fragmentation for LoRa Mesh IoT Networks

eng Artykuł w języku angielskim DOI: 10.14313/PAR_258/89

wyślij Krzysztof Sawicki , Tomasz Sosnowski , Mariusz Mścichowski Military University of Technology, Institute of Optoelectronics, gen. S. Kaliskiego 2, 00-908 Warsaw, Poland

Pobierz Artykuł

Abstract

Environmental monitoring using thermal cameras faces significant challenges in remote areas lacking cellular or fixed telecommunication infrastructure. This paper presents a novel fragmentation algorithm for transmitting low-resolution thermal images (32 × 24 pixels) through LoRa mesh networks characterized by limited throughput and high packet loss rates. The proposed threetier fragmentation strategy divides thermograms into 16, 24, or 32 fragments with adaptive redundancy and loss compensation mechanisms. The algorithm implements pixel permutation to prevent clustered losses and hierarchical reconstruction using redundant information in the form of average values for different-sized regions. Simulation studies on 24 thermograms demonstrated gradual, linear quality degradation with increasing fragment losses. At near complete losses, the algorithm achieved RMSE temperature error of approximately 2.3 °C (2.5 % relative error), PSNR drop from 53 dB to 30 dB, and maintained SSIM value at 0.3. The critical DIST metric, determining positional error of thermogram center of gravity, increased only to 0.25 pixels (less than 1 % of image size). Real-world verification in Warsaw’s Meshtastic network with 200 devices confirmed practical utility. After transmitting 225 thermograms, receivers with 40 % fragment delivery still enabled reconstruction with average SSIM >0.6 and DIST error <0.1 pixels, demonstrating algorithm effectiveness for IoT monitoring applications.

Keywords

image fragmentation, IoT monitoring, LoRa mesh networks, packet loss resilience, thermal imaging

Odporna na straty metoda fragmentacji termogramów przeznaczona dla kratowych sieci IoT LoRa

Streszczenie

Monitorowanie środowiska za pomocą kamer termowizyjnych napotyka istotne wyzwania w obszarach zdalnych, pozbawionych infrastruktury telekomunikacyjnej komórkowej lub stacjonarnej. W artykule przedstawiono nowatorski algorytm fragmentacji do transmisji termogramów o niskiej rozdzielczości (32 × 24 piksele) w sieciach mesh LoRa, charakteryzujących się ograniczoną przepustowością i wysokim wskaźnikiem strat pakietów. Proponowana trójwarstwowa strategia fragmentacji dzieli termogramy na 16, 24 lub 32 fragmenty z adaptacyjną redundancją i mechanizmami kompensacji strat. Algorytm implementuje permutację pikseli zapobiegającą skupiskom strat oraz hierarchiczną rekonstrukcję wykorzystującą informacje nadmiarowe w postaci wartości średnich dla obszarów o rożnych rozmiarach. Badania symulacyjne na 24 termogramach wykazały stopniową, liniową degradację jakości wraz ze wzrostem strat fragmentów. Przy niemal całkowitych stratach algorytm osiągnął błąd temperaturowy RMSE około 2,3 °C (błąd względny 2,5 %), spadek PSNR z 53 dB do 30 dB oraz utrzymanie wartości SSIM na poziomie 0,3. Kluczowa metryka DIST, określająca błąd pozycyjny środka ciężkości termogramu, wzrosła jedynie do 0,25 piksela (mniej niż 1 % wielkości obrazu). Weryfikacja w rzeczywistej sieci Meshtastic w Warszawie, obejmującej około 200 urządzeń, potwierdziła praktyczną użyteczność algorytmu. Po przesłaniu 225 termogramów odbiorniki z 40 % dostarczalnością fragmentów nadal umożliwiały rekonstrukcję ze średnią wartością SSIM >0,6 i błędem DIST <0,1 piksela, co świadczy o skuteczności algorytmu w zastosowaniach monitoringu IoT.

Słowa kluczowe

fragmentacja obrazu, internet rzeczy, rekonstrukcja termogramów, sieć kratowa LoRa, termowizja

Bibliografia

  1. Jose J., Inferno Strife– early forest fire detection, PhD thesis, Amal Jyothi College Of Engineering, 2019.
  2. Sadi M., Zhang Y., Xie W.-F., Hossain F.A., Forest fire detection and localization using thermal and visual cameras, 2021 International Conference on Unmanned Aircraft Systems (ICUAS), 2021, 744–749, DOI: 10.1109/ICUAS51884.2021.9476865.
  3. Trzaskawka P., Kastek M., Życzkowski M., Dulski R., Szustakowski M., Ciurapiński W., Bareła J., System for critical infrastructure security based on multispectral observation-detection module, Electro-Optical and Infrared Systems: Technology and Applications X, SPIE, 2013, 235–246, DOI: 10.1117/12.2028740.
  4. Francisco G., Roberts S., Hanna K., Heubusch J., Critical infrastructure security confidence through automated thermal imaging, Infrared Technology and Applications XXXII, SPIE, 2006, 1006–1017, DOI: 10.1117/12.664988.
  5. Lin Y.-T., Finlayson G.D., On the optimization of regression-based spectral reconstruction, “Sensors”, Vol. 16, No. 16, 2021, DOI: 10.3390/s21165586.
  6. Wang Z., Bovik A.C., Sheikh H.R., Simoncelli E.P., Image quality assessment: from error visibility to structural similarity, “IEEE Transactions on Image Processing”, Vol. 13, No. 4, 2004, 600–612, DOI: 10.1109/TIP.2003.819861.
  7. Kudelka Jr M., Image quality assessment, [In:] WDS ‘12 Proceedings of Contributed Papers, Part I, 2012, 94–99.
  8. Chiani M., Elzanaty A., On the LoRa modulation for IoT: Waveform properties and spectral analysis, “IEEE Internet of Things Journal”, Vol. 6, No. 5, 2019, 8463–8470, DOI: 10.1109/JIOT.2019.2919151.
  9. Maleki A., Nguyen H.H., Bedeer E., Barton R., A tutorial on chirp spread spectrum for LoRaWAN: Basics and key advances, “IEEE Open Journal of the Communications Society”, Vol. 5, 2024, 4578–4612, DOI: 10.1109/OJCOMS.2024.3433502.
  10. Mnguni S., Mudali P., Abu-Mahfouz A.M., Adigun M., Impact of the packet delivery ratio (PDR) and network throughput in gateway placement LoRaWAN networks, Southern Africa Telecommunication Networks and Applications Conference (SATNAC) 2021, 301–306.
  11. Kosek-Szott K., A survey of MAC layer solutions to the hidden node problem in ad-hoc networks, “Ad Hoc Networks”, Vol. 10, No. 3, 2012, 635–660, DOI: 10.1016/j.adhoc.2011.10.003.
  12. Sjoberg K., Uhlemann E., Strom E.G., How severe is the hidden terminal problem in VANETs when using CSMA and STDMA?, IEEE Vehicular Technology Conference (VTC Fall), 2011, DOI: 10.1109/VETECF.2011.6093256.
  13. Jayasuriya A., Perreau S., Dadej A., Gordon S., et al., Hidden vs. exposed terminal problem in ad hoc networks, 2004.
  14. Allred L.G., Kelly G.E., Lossless image compression technique for infrared thermal images, Hybrid Image and Signal Processing III, SPIE, 1992, 230–237, DOI: 10.1117/12.60564.
  15. Schaefer G., Starosolski R., Zhu S.Y., An evaluation of lossless compression algorithms for medical infrared images, 2005 IEEE Engineering in Medicine and Biology 27th Annual Conference, 1673–1676, DOI: 10.1109/IEMBS.2005.1616764.
  16. Seller O., Sornin N., Low power long range transmitter, LoRa patent describing encoding scheme, 2014.
  17. Horé A., Ziou D., Image quality metrics: PSNR vs. SSIM, 20th International Conference on Pattern Recognition, 2010, 2366–2369, DOI: 10.1109/ICPR.2010.579.
  18. Kanagasingham S., Mills A.R., Kadirkamanathan V., Distributed Kalman Filtering for Temporal Resolution Enhancement of Thermal Images, 2023 International Symposium on Image and Signal Processing and Analysis (ISPA), DOI: 10.1109/ISPA58351.2023.10279782.
  19. Wang Z., Bovik A.C., Sheikh H.R., Structural similarity based image quality assessment, [In:] Digital Video image quality and perceptual coding, 2017, 225–242, CRC Press.
  20. Kim J., Kwak M., et al., Reliable image transmission over LoRa networks, “Issues in Information Systems”, Vol. 25, No. 1, 2024, 199–207, DOI: 10.48009/1_iis_2024_117.
  21. Kim J., Jenkins J., Seol J., Kwak M., Extending data transmission in the multi-hop LoRa network, “Issues in Information Systems”, Vol. 23, No. 1, 2022, 292–304, DOI: 10.48009/3_iis_2022_124.