論文の概要: A crowdsourced dataset of aerial images with annotated solar
photovoltaic arrays and installation metadata
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2209.03726v1
- Date: Thu, 8 Sep 2022 11:42:53 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-09-09 13:06:50.337331
- Title: A crowdsourced dataset of aerial images with annotated solar
photovoltaic arrays and installation metadata
- Title（参考訳）: 注釈付き太陽電池アレイと設置メタデータを用いた航空画像のクラウドソースデータセット
- Authors: Gabriel Kasmi, Yves-Marie Saint-Drenan, David Trebosc, Rapha\"el
Jolivet, Jonathan Leloux, Babacar Sarr, Laurent Dubus
- Abstract要約: 本研究では,空中画像,アノテーション,セグメンテーションマスクを含むデータセットを提案する。
28,000以上のインストールに対して、インストールメタデータを提供しています。
我々は,2つの異なる画像プロバイダのアノテーションを含む13,000のインストールに対して,地上の真実セグメンテーションマスクを提供する。
最後に、8,000以上のインストレーションのアノテーションにマッチするインストレーションメタデータを提供します。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Photovoltaic (PV) energy generation plays a crucial role in the energy
transition. Small-scale PV installations are deployed at an unprecedented pace,
and their integration into the grid can be challenging since public authorities
often lack quality data about them. Overhead imagery is increasingly used to
improve the knowledge of residential PV installations with machine learning
models capable of automatically mapping these installations. However, these
models cannot be easily transferred from one region or data source to another
due to differences in image acquisition. To address this issue known as domain
shift and foster the development of PV array mapping pipelines, we propose a
dataset containing aerial images, annotations, and segmentation masks. We
provide installation metadata for more than 28,000 installations. We provide
ground truth segmentation masks for 13,000 installations, including 7,000 with
annotations for two different image providers. Finally, we provide installation
metadata that matches the annotation for more than 8,000 installations. Dataset
applications include end-to-end PV registry construction, robust PV
installations mapping, and analysis of crowdsourced datasets.
- Abstract（参考訳）: 太陽光発電(PV)はエネルギー遷移において重要な役割を果たす。
小規模のPVの設置は前例のないペースで実施されており、公共機関が品質データを欠いているため、グリッドへの統合は困難である。
オーバーヘッドイメージは、これらのインストールを自動的にマッピングできる機械学習モデルによって、住宅用pvインストールの知識を改善するためにますます使われています。
しかし、これらのモデルは画像取得の相違により、ある領域やデータソースから別の領域へ容易に転送できない。
ドメインシフトと呼ばれるこの問題に対処し、PVアレイマッピングパイプラインの開発を促進するために、航空画像、アノテーション、セグメンテーションマスクを含むデータセットを提案する。
28,000以上のインストールに対して、インストールメタデータを提供します。
我々は,2つの異なる画像プロバイダのアノテーションを含む13,000のインストールに対して,地上の真実セグメンテーションマスクを提供する。
最後に、8,000以上のインストレーションのアノテーションにマッチするインストレーションメタデータを提供します。
データセットアプリケーションには、エンドツーエンドのPVレジストリの構築、堅牢なPVインストールマッピング、クラウドソースされたデータセットの分析が含まれる。
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