Estimating lighting device inventories with the LANcube v2 multiangular radiometer
Notice bibliographique
Résumé
This paper is a technical report describing the use of an open source instrument called LANcube v2 to estimate a lighting devices inventory. The LANcube v2 is and instrument having 5 color sensitive sensors, each on a face of a cube. The instrument can be mounted on a car roof in order to create a map of the artificial light at night while roaming the streets and roads. Based on the temporal variations of the detected signal on various cube’s faces, we developed a method of finding the approximate position in 3D of each source. The lamp spectral types can be determined relatively well thanks to the color balance of the raw Red (R), Green (G), Blue (B), and Clear (C) color bands. If one assumes a typical angular photometry of a source with respect to its location, it is possible to estimate roughly its current luminous flux. Such information allows us to build a lighting devices inventory of a territory. One advantage of that new method is that it can provide information about the private sources that are always excluded from public lighting inventories. We compared the inventory extracted with that new methodology with an in situ lamp inventory made for two villages in Canada. This comparison allow us to emphasize the strengths and limitations of the method by comparing to the ground truth. We actually found that we were able to detect 99% of the sources with flux higher than 1000 lumen and located within 15 meters from the road. We also found that we generally overestimate the height of the devices by 21 to 51% depending on the lamp photometry. This overestimate surely reflect in an overestimate of the fluxes. Finally, we found that the proposed method is very efficient to recognize the spectral type of the devices with 99% of success.
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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 | 0,002 | 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 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».