論文の概要: Computer vision-based analysis of buildings and built environments: A
systematic review of current approaches
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2208.00881v1
- Date: Mon, 1 Aug 2022 14:17:51 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-08-02 14:05:49.028444
- Title: Computer vision-based analysis of buildings and built environments: A
systematic review of current approaches
- Title（参考訳）: コンピュータビジョンに基づく建物と建築環境の分析--最近のアプローチの体系的考察
- Authors: Ma{\l}gorzata B. Starzy\'nska, Robin Roussel, Sam Jacoby, Ali
Asadipour
- Abstract要約: 本稿では,建物と建築環境のコンピュータビジョンに基づく分析を初めて体系的に検討する。
これは現在の研究のギャップとトレンドを明らかにし、研究目的の2つの主要なカテゴリを強調している。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.98314893665023
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: Analysing 88 sources published from 2011 to 2021, this paper presents a first
systematic review of the computer vision-based analysis of buildings and the
built environments to assess its value to architectural and urban design
studies. Following a multi-stage selection process, the types of algorithms and
data sources used are discussed in respect to architectural applications such
as a building classification, detail classification, qualitative environmental
analysis, building condition survey, and building value estimation. This
reveals current research gaps and trends, and highlights two main categories of
research aims. First, to use or optimise computer vision methods for
architectural image data, which can then help automate time-consuming,
labour-intensive, or complex tasks of visual analysis. Second, to explore the
methodological benefits of machine learning approaches to investigate new
questions about the built environment by finding patterns and relationships
between visual, statistical, and qualitative data, which can overcome
limitations of conventional manual analysis. The growing body of research
offers new methods to architectural and design studies, with the paper
identifying future challenges and directions of research.
- Abstract（参考訳）: 2011年から2021年にかけて出版された88の資料を分析し,建築・都市デザイン研究における価値を評価するために,コンピュータビジョンに基づく建物および建築環境の分析を初めて体系的に検討した。
多段階選択プロセスの後, 建築分類, 詳細分類, 質的環境分析, 建築条件調査, 建築価値推定などのアーキテクチャ応用について, アルゴリズムの種類とデータソースについて検討した。
これは現在の研究のギャップとトレンドを明らかにし、研究目的の2つの主要なカテゴリを強調している。
まず、コンピュータビジョンの手法をアーキテクチャ画像データに使用または最適化することで、視覚分析の時間的、労働集約的、複雑なタスクを自動化する。
第2に,従来の手動解析の限界を克服できる視覚的,統計的,定性的データ間のパターンと関係を見出すことにより,構築環境に関する新たな疑問を機械学習手法の方法論的利点を探求する。
the growing body of researchは、建築とデザインの研究に新しい方法を提供し、論文は研究の今後の課題と方向性を特定する。
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