Zhuo, Xiangyu und Tian, Jiaojiao und Häfele, Karl-Heinz (2023) Direct Window-to-Wall Ratio Prediction Using Deep Learning Approaches. In: 2023 Joint Urban Remote Sensing Event, JURSE 2023, Seiten 1-4. IEEE. Jurse2023, 2023-05-17 - 2023-05-19, Heraklion, Greece. doi: 10.1109/JURSE57346.2023.10144162. ISBN 978-166549373-4. ISSN 2642-9535.
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Offizielle URL: https://ieeexplore.ieee.org/abstract/document/10144162
| elib-URL des Eintrags: | https://elib.dlr.de/198739/ | ||||||||||||||||
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| Dokumentart: | Konferenzbeitrag (Poster) | ||||||||||||||||
| Titel: | Direct Window-to-Wall Ratio Prediction Using Deep Learning Approaches | ||||||||||||||||
| Autoren: |
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| Datum: | 17 Mai 2023 | ||||||||||||||||
| Erschienen in: | 2023 Joint Urban Remote Sensing Event, JURSE 2023 | ||||||||||||||||
| Referierte Publikation: | Ja | ||||||||||||||||
| Open Access: | Ja | ||||||||||||||||
| Gold Open Access: | Nein | ||||||||||||||||
| In SCOPUS: | Ja | ||||||||||||||||
| In ISI Web of Science: | Nein | ||||||||||||||||
| DOI: | 10.1109/JURSE57346.2023.10144162 | ||||||||||||||||
| Seitenbereich: | Seiten 1-4 | ||||||||||||||||
| Verlag: | IEEE | ||||||||||||||||
| ISSN: | 2642-9535 | ||||||||||||||||
| ISBN: | 978-166549373-4 | ||||||||||||||||
| Status: | veröffentlicht | ||||||||||||||||
| Stichwörter: | Deep learning, semantic segmentation, regression, window-to-wall ratio (WWR), urban building energy moddeling (UBEM). | ||||||||||||||||
| Veranstaltungstitel: | Jurse2023 | ||||||||||||||||
| Veranstaltungsort: | Heraklion, Greece | ||||||||||||||||
| Veranstaltungsart: | internationale Konferenz | ||||||||||||||||
| Veranstaltungsbeginn: | 17 Mai 2023 | ||||||||||||||||
| Veranstaltungsende: | 19 Mai 2023 | ||||||||||||||||
| Veranstalter : | IEEE | ||||||||||||||||
| HGF - Forschungsbereich: | keine Zuordnung | ||||||||||||||||
| HGF - Programm: | keine Zuordnung | ||||||||||||||||
| HGF - Programmthema: | keine Zuordnung | ||||||||||||||||
| DLR - Schwerpunkt: | Digitalisierung | ||||||||||||||||
| DLR - Forschungsgebiet: | D DAT - Daten | ||||||||||||||||
| DLR - Teilgebiet (Projekt, Vorhaben): | D - Digitaler Atlas 2.0 | ||||||||||||||||
| Standort: | Oberpfaffenhofen | ||||||||||||||||
| Institute & Einrichtungen: | Institut für Methodik der Fernerkundung > Photogrammetrie und Bildanalyse | ||||||||||||||||
| Hinterlegt von: | Tian, Dr Jiaojiao | ||||||||||||||||
| Hinterlegt am: | 03 Nov 2023 09:49 | ||||||||||||||||
| Letzte Änderung: | 24 Apr 2024 20:59 |
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