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J-GLOBAL ID：201902264473075392   整理番号：19A2159505

魚眼レンズによるスマートフォンカメラを用いた遮光補正係数の決定【JST・京大機械翻訳】

Determining the shading correction factor using a smartphone camera with a fisheye lens

著者 (3件)： Oliveira Panao Marta J.N. (Instituto Dom Luis, Faculdade de Ciencias, Universidade de Lisboa, Campo Grande, 1749-016 Lisboa, Portugal) ,  Carreira Rafael F.C. (Faculdade de Ciencias, Universidade de Lisboa, Campo Grande, 1749-016 Lisboa, Portugal) ,  Brito Miguel C. (Instituto Dom Luis, Faculdade de Ciencias, Universidade de Lisboa, Campo Grande, 1749-016 Lisboa, Portugal)
資料名： Solar Energy  (Solar Energy)
巻： 190  ページ： 596-607  発行年： 2019年 
JST資料番号： E0099A  ISSN： 0038-092X  CODEN： SRENA  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： イギリス (GBR)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 月毎の暖房と冷房エネルギーを計算するための準定常状態法は,窓を通る太陽熱利得の定量化を必要とする。自然地形,他の建物,オーバーハング,あるいはサイドフィンのような外部障害物の存在は,太陽利得を著しく減少させる可能性がある。年間を通しての窓における遮光を評価するための簡単な方法は,外部障害物の存在下での表面太陽照射とそれらの不在下での表面太陽光照射の間の比を使用する。本論文では,スマートフォンに取り付けた低コスト魚眼レンズを用いた写真法を提示し,陰影補正係数を定量化した。それは,画像処理,太陽幾何学,および気候データベースに基づいており,外部障害物の3D建物設計または角度測定を必要としない。ビームと拡散補正係数の両方を毎月計算した。このモデルは,写真における実際の太陽の位置と,オーバーハングによる南窓の予想される月毎の影を正確に予測する。拡散補正係数に対して,11%までの誤差が,大きなオーバーハングを持つ窓の解析解と比較して得られた。複数の障害を持つ窓に対する標準的な表値は写真法と比較して保存的である。この方法は,重なりが起こる場合でも様々な障害物の遮蔽効果を考慮しており,これが方法間の差を説明する可能性がある。Copyright 2019 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 冷房 ,  気候 ,  *遮光 ,  三次元 ,  画像処理 ,  太陽 ,  フィン ,  *スマートフォン ,  太陽光 ,  データベース ,  *カメラ ,  利得
準シソーラス用語： オーバハング ,  *補正係数 ,  *魚眼レンズ , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 外部障害物 ,  魚眼レンズ ,  月別法 ,  遮光補正係数 ,  スマートフォン

分類 (2件)： 太陽光発電  (NB03090G) ,  建築環境一般  (RB02010T)

タイトルに関連する用語 (4件)： 魚眼レンズ ,  スマートフォン ,  遮光 ,  補正係数