Maschinelles Lernen von CNN-Modellen zur Segmentierung von St��robjekten auf Geb��udefassaden auf Infrarot- und Farbbildern

Autor: Schlender, Klaus, Behrens, Grit, Creutzburg, Reiner
Jazyk: němčina
Rok vydání: 2021
Předmět:
DOI: 10.18420/informatik2021-031
Popis: Die Arbeit zeigt, dass es mit Hilfe von Technologien der ku��nstlichen Intelligenz m��glich ist, unerwu��nschte Objekte auf Infrarot- und Normalbildern zu segmentieren, um diese anschlie��end erfolgreich aus dem Bild entfernen zu k��nnen. Die in dieser Arbeit entwickelte Methode kann eingesetzt werden, um weitere Segmentierungsaufgaben zu u��bernehmen, die bei der Berechnung von thermischen Energieverlusten oder anderen Anwendungen hilfreich sind. Die vorgestellten Ergebnisse k��nnen im ENVIRON-Projekt "Environ - Entwicklung und Evaluation einer Intervention zur Vermeidung von durch energetische Sanierung ausgel��sten Rebound-Effekten" anwendungsbezogen zu einer schnelleren Bewertung potentieller Energieverluste in sanierungsbedu��rftigen Geb��uden beitragen und entsprechend helfen, den Entscheidungsprozess fu��r oder gegen eine Modernisierungsma��nahme zu bewerten. In diesem Zusammenhang wird auch dazu beigetragen, unn��tige C02-Emissionen von Geb��uden zu reduzieren und damit die Umwelt zu entlasten.
Databáze: OpenAIRE