国立清華大学などによる研究チームは、屋外の太陽位置（SP, Sun Position）データセットを構築するための効率的なアプローチを発表しました。
論文：Generating 360 Outdoor Panorama Dataset with Reliable Sun Position Estimation
著者：Shih-Hsiu Chang, Ching-Ya Chiu, Chia-Sheng Chang, Kuo-Wei Chen, Chih-Yuan Yao, Chih-Yuan Yao, Hung-Kuo Chu
所属：National Tsing Hua University, National Taiwan University of Science and Technology, Industrial Technology Research Institute
SPの正確なラベルを備えた屋外パノラマは、画像ベースの環境マップを生成するなど、屋外照明アプリケーションにとって重要です。本提案手法は、それらを効率的に構築することができます。
本提案手法は、データ収集と前処理、太陽検出、信頼性評価の3段階で構成されます。具体的には、屋外パノラマとGoogleストリートビューから収集した対応するメタデータから、Solar Position Algorithm（SPA）を用いて、潜在的なSPの検索範囲を絞り込みます。
次に、輝度モデルなどを使用して各候補をランク付けし、取るに足りないケース（例えば、曇った日、太陽が遮られる）を効果的に除外するための計算をし、不確実なパノラマをフィルタリングします。
これにより、メタデータを利用してSP検出プロセスの精度を向上させ、不確実なケースを除外するためのメトリックを設計することで、屋外照明を学習するためのトレーニングデータを効率的に構築することを可能にします。