Peralatan penglihatan malam inframerah pertama kali dirancang untuk membantu menemukan objek dalam kegelapan, seperti orang, mobil, dan target lainnya. Dalam berbagai situasi, polisi berhasil menggunakan drone infra merah untuk menemukan desa yang hilang dan kehilangan "teman hidup". Sebelumnya, polisi setempat harus memburu pencuri minyak yang mengelak di malam hari menggunakan drone yang dilengkapi dengan teknologi infra merah. Laporan terbaru mengklaim bahwa dalam kasus penyelundupan minyak yang signifikan termasuk inframerah dan adegan malam, polisi di Putian, Fujian menggunakan drone DJI M300 RTK yang lebih kuat dan mudah digunakan untuk berhasil menemukan pelakunya.
Pencegahan epidemi: mengukur suhu tubuh
Sistem penglihatan malam inframerah pasif yang paling populer membentuk "gambar termal", juga disebut "pencitraan termal", dengan merasakan radiasi inframerah target. Beberapa dari sistem ini juga dapat mengukur suhu. Ketika epidemi mahkota baru mencapai yang terburuk, beberapa sukarelawan akar rumput memanfaatkan kemampuan pemantauan suhu inframerah versi lampu ganda industri Mavic 2 untuk mengukur suhu tubuh penduduk "tanpa kontak". Ketepatan pengukuran suhu tubuh juga ditingkatkan oleh para insinyur DJI menggunakan cotton bud sebagai benda hitam sederhana, yang meningkatkan akurasi pengukuran menjadi 0,5 derajat dalam keadaan normal.
"Pengobatan Cina" semacam itu juga dengan cepat diteliti di luar negeri. Ada dugaan pengerahan drone untuk menilai suhu tubuh penduduk setempat atau pengunjung di Prancis, Bulgaria, dan Korea Selatan.
Listrik: Periksa bahaya tersembunyi
Dimungkinkan juga untuk memeriksa mesin, seperti peralatan listrik, menggunakan teknologi infra merah untuk mendeteksi ancaman tersembunyi yang tidak terlihat oleh mata telanjang. Sumber industri mengklaim bahwa beberapa kelemahan tersembunyi, seperti korsleting dan kontak yang buruk antara peralatan listrik dan saluran transmisi, akan menghasilkan panas, dan drone inframerah dapat menemukan kesalahan tersembunyi ini.
Menurut laporan, puncak penggunaan listrik tahun ini terjadi selama periode suhu tinggi di musim panas. Kontak yang buruk antara sambungan konduktor saluran transmisi membuatnya lebih rentan terhadap kesalahan panas berlebih, dan jika tidak segera ditangani, suhu tinggi akan menyebabkannya meledak. Ini sebelumnya bergantung pada pemeriksaan manual peralatan pengukuran suhu inframerah yang berisiko dan tidak efektif saat berjalan kaki. Pemeriksaan menara 15-kilometer memakan waktu satu hari, tetapi menggunakan drone akan memangkas waktu menjadi setengahnya.
Orang dalam industri mengklaim bahwa drone yang dilengkapi dengan teknologi inframerah juga merupakan "artefak" saat memeriksa pembangkit listrik tenaga surya. Tanpa membahayakan panel fotovoltaik, mereka dapat mengumpulkan informasi tentangnya dengan benar dan waktu nyata dari sudut mana pun.
Pertarungan Energi dan Banjir: Memeriksa Kebocoran
Drone inframerah sering memainkan fungsi yang tidak terduga dengan memanfaatkan perbedaan suhu antara cairan, gas, dan lingkungan, yang secara historis menjadi masalah saat mencoba menemukan kebocoran tersembunyi. Sumber industri mengklaim bahwa sementara suhu gas cair di dalam pipa biasanya lebih rendah dari suhu sekitar, kebocorannya dapat dilihat oleh peralatan inframerah karena suhu minyak mentah di dalam pipa minyak biasanya lebih besar dari suhu sekitar.
Menurut perbandingan menggunakan pencitraan termal inframerah, suhu area normal sekitar 25 derajat , sedangkan suhu area abnormal sekitar 20 derajat .
Titik kebocoran bendungan dapat ditemukan dengan menerapkan pendekatan yang sama yang digunakan dalam pengendalian banjir dan penyelamatan darurat. Menurut laporan sebelumnya, tim dukungan komunikasi darurat menggunakan drone DJI untuk memeriksa polder di Jiangxi pada malam 18 Juli. Melalui layar kembali pencitraan termal Zenmuse H20T, mereka menemukan area dengan suhu sekitar 5 derajat di atas suhu normal. permukaan air. Perbedaan suhu dan kemungkinan lokasi rembesan air. Anggota staf yang dikirim untuk pengintaian menemukan titik kebocoran.
