English(EN) A SegFormer-based model for spatial Daylight Factor prediction with comprehensive obstruction encoding and regulatory validation

SegFormer模型在几秒钟内预测建筑采光系数

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] · 2026-10-27 04:00

研究人员开发了一种基于SegFormer的机器学习模型，用于预测建筑信息模型（BIM）环境中的空间采光系数（DF）分布。该方法旨在加速建筑物的日照合规性评估过程，在几秒钟内即可得出结果，而非耗时的光线追踪模拟。该模型解决了现有方法的若干局限性，包括外部遮挡（如阳台）、建筑高度、可变材料反射率、非正交几何形状的编码以及法规验证。训练并验证了两个变体，在合成和真实建筑数据上均显示出有希望的准确性，尤其是在合规性关键区域。 AI

影响通过提供快速的日照合规性评估，加速建筑设计。

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arXiv cs.CV TIER_1 English(EN) · Stanislava Fedorova, Alejandro Pacheco Di\'eguez, Christoph Berkmiller, Alberto Floris, Libny Pacheco, Marie-Claude Dubois · 2026-10-27 04:00

一种基于SegFormer的用于空间日照因子预测的模型，具有全面的遮挡编码和法规验证

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