A training dataset for machine learning-based prediction of window opening position in a naturally ventilated building
Notice bibliographique
Résumé
Window operation is the main strategy used by building occupants to naturally ventilate buildings. However, common approaches to measure window operation for energy and comfort assessments are still technically complex or insufficient; typical window open/close sensors often provide only binary information about the opening state of a window, not the extent to which the window is open. This paper is the first outcome of a research project that seeks to use photo imagery and machine learning to predict the variable opening state of windows on a real multi-family residential passive house located in Vancouver, Canada. The employed windows are European-style in that they can be opened in tilt or turn mode. To eventually train the algorithm, a ground-truth dataset is constructed by manually changing the opening state of sixteen windows every minute over a 15-hour test period spanning three days and taking a photo of the windows at each instance, measuring the angle each time. This paper documents the first outcome of the overall project: the publication of the training dataset itself, with over 10,000+ images of a building fac¸ade taken, under variable-but-known window opening state, and under various light conditions. The paper presents the testing methodology undertaken for generation of the dataset and provides instructions for how to access the dataset. In the future, these images will be used to calibrate a machine learning model to estimate window opening/closing state of the tested building. The dataset can also be extended for semantic segmentation in support of other machine learning problems.
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 | 0,000 |
| 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 ».