利用 SegFormer 检测窗户-墙比
计算机视觉与模式识别
2024-06-06 v1 机器学习
摘要
窗户-墙比(WWR)是评估建筑能源、日照和通风性能的关键因素。研究表明，窗户面积对建筑性能和仿真具有很大影响。然而，通常用于这些环境模型和仿真的数据并不可得。相反，通常会假设所有建筑的WWR为40%。本文利用现有的计算机视觉窗户检测方法，通过语义分割从外部街景图像中预测建筑的WWR，展示了将既有计算机视觉技术应用于建筑应用的潜力。
引用
@article{arxiv.2406.02706,
title = {Window to Wall Ratio Detection using SegFormer},
author = {Zoe De Simone and Sayandeep Biswas and Oscar Wu},
journal= {arXiv preprint arXiv:2406.02706},
year = {2024}
}