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J-GLOBAL ID：201902268330312801   整理番号：19A0998593

コンピュータビジョンによる戸建住宅の暖房エネルギー需要の予測と解析【JST・京大機械翻訳】

Prediction and analysis of heating energy demand for detached houses by computer vision

著者 (6件)： Despotovic Miroslav (Kufstein University of Applied Sciences, Austria) ,  Koch David (Kufstein University of Applied Sciences, Austria) ,  Leiber Sascha (Kufstein University of Applied Sciences, Austria) ,  Doller Mario (Kufstein University of Applied Sciences, Austria) ,  Sakeena Muntaha (Sankt Polten University of Applied Sciences, Austria) ,  Zeppelzauer Matthias (Sankt Polten University of Applied Sciences, Austria)
資料名： Energy and Buildings  (Energy and Buildings)
巻： 193  ページ： 29-35  発行年： 2019年 
JST資料番号： A0199A  ISSN： 0378-7788  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 実際の状態の外部画像は,建物の暖房エネルギー需要(HED)についての結論を可能にする多数の視覚的手掛かりを含んでいる。現在まで,HEDは,消費データまたは推定需要値に基づいて,建築家,土木技術者などの特別に訓練された専門家によって決定されている。本論文では,戸建住宅のHEDを決定するための新しいアプローチを提示した。提案アプローチは視覚的外観のみに基づいており,建物の外部画像は建物のHEDに関する推論を可能にする多様な情報を含むと仮定する。このために,著者らは画像解析とコンピュータビジョンの強力な技術を使用する。それは,監視,画像検索,およびロボット工学のような異なる領域で既に成功裏に使用されている。結果は,著者らのアプローチが良く機能し,また,HEDに加えて,建物の建設期間も決定できることを示している。著者らのアルゴリズムは,HEDに対して62%の分類精度を達成し,建設時代に対して57%を達成した。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： *独立住宅 ,  画像分析 ,  *コンピュータビジョン ,  *エネルギー需要 ,  視覚 ,  画像 ,  アルゴリズム ,  建築家 ,  画像検索
準シソーラス用語： 分類精度 ,  ロボット工学 ,  土木技術者 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： コンピュータビジョン ,  深層学習 ,  エネルギー需要の加熱 ,  建設年 ,  単一家族住宅

分類 (5件)： エネルギー消費・省エネルギー  (LD01000B) ,  建築設備一般  (RB06010V) ,  暖房  (PC02020F) ,  住宅建築,農村建築,城  (RB05040V) ,  エネルギー消費,省エネルギー  (RA01092B)

タイトルに関連する用語 (6件)： コンピュータビジョン ,  戸建住宅 ,  暖房 ,  エネルギー需要 ,  予測 ,  解析