国立清華大学など、屋外の太陽位置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

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。

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