Imagery datasets for photobiological lighting analysis of architectural models with shading panels
Notice bibliographique
Résumé
This paper describes eight imagery datasets including around 12000 images grouped in 1220 sets. The images were captured inside an architectural model aimed at exploring the impact of shading panels on photobiological lighting parameters. The architectural model represents a generic space at 1:10 scale with a single side fully glazing façade used to install shading panels. The datasets present interior lighting conditions under different shading configurations in terms of surface colors and glossiness, horizontal and vertical orientations and upwards, downwards, and left/right inclinations of panels, V-shape opening, low to high densities, and top and bottom positions at the window. The experiments of shading panel configurations were conducted under four to six different exterior overcast daylighting conditions simulated with very cool to very warm color temperatures and high to low intensities inside an artificial sky chamber. The datasets include bracketed low dynamic range (LDR) images which enable generating high dynamic range (HDR) images for photobiological lighting evaluations. Images were captured from the side and back viewpoints inside the model by using Raspberry Pi camera modules mounted with fisheye lenses. The datasets are reusable and useful for architects, lighting designers, and building engineers to study the impact of architectural variables and shading panels on photobiological lighting conditions in space. The datasets will also be interesting for computer vision specialists to run machine learning techniques and train artificial intelligence for architectural applications. The datasets are partially used in Parsaee, et al. [1]. The datasets are compiled as part of a doctoral dissertation in architecture at Laval University authored by Mojtaba Parsaee [2]. The datasets are shared through two Mendeley data repositories [3,4].
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».