論文の概要: A Hybrid Ensemble Learning Framework for Image-Based Solar Panel Classification

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.01778v1
• Date: Wed, 02 Jul 2025 15:07:43 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-07-03 14:23:00.336255
• Title: A Hybrid Ensemble Learning Framework for Image-Based Solar Panel Classification
• Title（参考訳）: 画像に基づくソーラーパネル分類のためのハイブリッドアンサンブル学習フレームワーク
• Authors: Vivek Tetarwal, Sandeep Kumar,
• Abstract要約: 本稿では,デュアルアンサンブルニューラルネットワーク (DENN) を用いて, 太陽電池パネルを画像ベースで分類する手法を提案する。 DENNモデルは、現在のアンサンブル法と比較して評価され、その優れた性能を様々な評価指標で示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.80608717912532
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: The installation of solar energy systems is on the rise, and therefore, appropriate maintenance techniques are required to be used in order to maintain maximum performance levels. One of the major challenges is the automated discrimination between clean and dirty solar panels. This paper presents a novel Dual Ensemble Neural Network (DENN) to classify solar panels using image-based features. The suggested approach utilizes the advantages offered by various ensemble models by integrating them into a dual framework, aimed at improving both classification accuracy and robustness. The DENN model is evaluated in comparison to current ensemble methods, showcasing its superior performance across a range of assessment metrics. The proposed approach performs the best compared to other methods and reaches state-of-the-art accuracy on experimental results for the Deep Solar Eye dataset, effectively serving predictive maintenance purposes in solar energy systems. It reveals the potential of hybrid ensemble learning techniques to further advance the prospects of automated solar panel inspections as a scalable solution to real-world challenges.
• Abstract（参考訳）: 太陽エネルギーシステムの設置は増加傾向にあり、最大性能を維持するためには適切なメンテナンス技術が必要である。 主な課題の1つは、クリーンパネルと汚れたソーラーパネルの自動識別である。 本稿では,デュアルアンサンブルニューラルネットワーク (DENN) を用いて, 太陽電池パネルを画像ベースで分類する手法を提案する。 提案手法は,分類精度とロバスト性の両方を改善することを目的とした,複数のアンサンブルモデルの利点を両フレームワークに統合することで活用する。 DENNモデルは、現在のアンサンブル法と比較して評価され、その優れた性能を様々な評価指標で示す。 提案手法は、他の手法と比較して最も優れており、Deep Solar Eyeデータセットの実験結果に対して最先端の精度に達し、太陽エネルギーシステムにおける予測保守の目的を効果的に果たす。 これは、現実世界の課題に対するスケーラブルな解決策として、ソーラーパネルの自動検査の可能性をさらに前進させる、ハイブリッドアンサンブル学習技術の可能性を明らかにしている。

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