عودة لأعلى

إعداد أدوات المساعدة الذكية

في هذا الموضوع

  1. إضافة السمات الذكية إلى استطلاع
  2. إضافة تعليق توضيحي ذكي إلى الاستطلاع
  3. إضافة تنقيح ذكي إلى الاستطلاع

لإعداد أدوات المساعدة الذكية لتطبيق Survey123 الميداني، يجب أن يكون لديك نموذج لاكتشاف الكائنات أو نموذج تصنيف الصورة. يمكنك إنشاء النماذج المستخدمة بواسطة أدوات المساعدة الذكية، أو تنزيل النماذج من ArcGIS Living Atlas of the World، أو الوصول إلى النماذج من خلال واجهات برمجة التطبيقات المدمجة. لمزيد من المعلومات، راجع أدوات المساعدة الذكية.

إضافة السمات الذكية إلى استطلاع

توضح الأقسام التالية كيفية إضافة السمات الذكية إلى استطلاع.

إضافة نموذج

لإضافة نموذج إلى استطلاع، أكمل الخطوات التالية:

  1. قم بإنشاء استطلاع في Survey123 Connect.
  2. أضف سؤال صورة.
  3. انسخ ملفات النموذج (<model_name>.tflite و<model_name>.txt أو <model_name>.emd) إلى مجلد وسائط الاستطلاع.

    لا يمكن أن تحتوي أسماء الملفات على مسافات.

    يمكن استخدام نموذج اكتشاف الكائنات الشائعة للتعرف في ArcGIS Living Atlas of the World للتعرف على أدوات المساعدة الذكية. يمكنك إما تنزيل النموذج أو ربط النموذج بالاستبيان.

  4. أضف معلمة smartAttributes في عمود bind::esri:parametersوحدد اسم النموذج.

    smartAttributes=CommonObjectDetection

  5. اختياريًا، قم بتضمين الخصائص بعد اسم النموذج في عمود bind::esri:parameters للتحكم في الحد الأدنى لدرجة الثقة ومعاينة الكاميرا والتسميات وفئات الكائنات. استخدم علامة العطف (&) لفصل الخصائص.

    smartAttributes=CommonObjectDetection&minScore=0.6&cameraPreview=true

عند التقاط صورة، تتم كتابة الكائنات المكتشفة في الصورة على بيانات EXIF الوصفية الخاصة بها. يمكنك استخدام العمليات الحسابية في الاستطلاع لاستخراج البيانات الجدولية من صورة ما واستخدامها في أسئلة أخرى.

يسرد الجدول التالي الخصائص المطلوبة والاختيارية التي يمكن استخدامها مع معلمة smartAttributes.

الخاصيةالقيمة الافتراضيةالوصف

<model_name>

غير متوفر

مطلوب. كشف الكائن أو نموذج تصنيف الصورة. لا يمكن أن تحتوي أسماء النماذج على مسافات. يجب أن يتطابق الاسم مع اسم الملف (بدون الامتداد) لملف النموذج المخزن في مجلد وسائط الاستطلاع.

قيمة: <model_name>

مثال:

smartAttributes=CommonObjectDetection

minScore

0.5

اختياري. حدد الحد الأدنى لمستوى الثقة لاكتشاف الكائن أو تصنيف الصور.

القيم: 0 - 1

مثال:

minScore=0.7

cameraPreview

false

اختياري. قم بتمكين المعاينة في الوقت الفعلي. يتم التعرف على الكائنات التي تم الكشف عنها بواسطة النموذج من خلال المربعات المحيطة في عرض الكاميرا الحية.

قيم: true | false

مثال:

cameraPreview=true

تسمية

صحيح

اختياري. حدد ما إذا كانت تسميات فئة الكائن ستظهر في معاينة الكاميرا.

هذا صالح فقط عندما cameraPreview=true.

قيم: true | false

مثال:

label=false

التصنيف

غير متاح (سيتم استخدام جميع الفئات في النموذج)

اختياري. فئات الكائن المراد اكتشافها. سيتم تجاهل جميع الفئات الأخرى في النموذج. يجب أن تكون أسماء الفئات مطابقة للفئات الموجودة في النموذج. يمكن تقديم فئات متعددة، مفصولة بفواصل.

القيمة: <class name>

مثال:

class=parking_meter,stop_sign,traffic_light

استخراج السمات من الصورة

لاستخراج السمات من صورة، أكمل الخطوات التالية:

  1. أضف نصًا أو احسب السؤال إلى الاستطلاع.

    إذا كنت تستخدم سؤالًا نصيًا، فسيكون كائن JSON مرئيًا في النموذج. إذا كنت تستخدم سؤال حساب، فلن يكون كائن JSON مرئيًا في النموذج ولكن يمكن الإشارة إلى القيم بواسطة أسئلة أخرى.

  2. في عمود الحساب، أدخل ما يلي: string(pulldata("@exif", ${photo}, "ImageDescription"))

    يسترد هذا التعبير وصف الصورة من بيانات EXIF الوصفية للصورة، في شكل كائن JSON. تأكد من أن عمود bind::esri:fieldLength للسؤال طويل بما يكفي لتخزين النتيجة. يحتوي JSON على معلومات حول الكائنات المكتشفة في الصورة التي تكون فيها classNames قائمة مفصولة بفواصل لفئات الكائنات ويسرد classes الاسم والنتيجة وإحداثيات المربع المحيط لكل كائن. راجع الأمثلة التالية:

    {
    "classNames": "person,bottle,keyboard",
    "classes": [
        {
            "name": "person",
            "score": 0.67421875,
            "xmin": 47,
            "ymin": 20,
            "xmax": 1086,
            "ymax": 262
        },
        {
            "name": "bottle",
            "score": 0.7625,
            "xmin": 237,
            "ymin": 469,
            "xmax": 552,
            "ymax": 639
        },
        {
            "name": "keyboard",
            "score": 0.55078125,
            "xmin": 28,
            "ymin": 49,
            "xmax": 1078,
            "ymax": 385
        }
    ]
}
  3. أضف سؤالاً نصيًا إلى الاستطلاع المسمى results.
  4. في عمود الحساب، أدخل ما يلي: string(pulldata("@json", ${results}, "classNames"))

    يسترد هذا التعبير قيمة classNames من كائن JSON.

    لمزيد من المعلومات بشأن دالة pulldata("@json")، راجع موضوع استرداد قيمة من JSON.

يمكن استرداد النتائج الفردية من سؤال النتيجة واستخدامها لتعبئة أسئلة اختيار واحد أو اختيار عدة أو أسئلة نصية أخرى. للحصول على أمثلة، راجع استطلاع عينة السمات الذكية في Survey123 Connect.

إضافة تعليق توضيحي ذكي إلى الاستطلاع

لإضافة تعليق توضيحي ذكي إلى استطلاع، أكمل الخطوات التالية:

  1. قم بإنشاء استطلاع في Survey123 Connect.
  2. أضف سؤال صورة بمظهر التعليق التوضيحي.

    اختياريا، اكتب method=camera, browse، في عمود body::esri:style لسؤال الصورة. السلوك الافتراضي لمظهر التعليق التوضيحي هو السماح بالتقاط صور جديدة بالكاميرا في التطبيق الميداني. إضافة method=camera,browse يضمن التصفح إمكانية استخدام التعليقات التوضيحية الذكية مع الصور المحددة من وحدة تخزين الجهاز، بالإضافة إلى الصور التي يتم التقاطها بالكاميرا.

  3. انسخ ملفات النموذج (<model_name>.tflite و<model_name>.txt أو <model_name>.emd) إلى مجلد وسائط الاستطلاع.

    لا يمكن أن تحتوي أسماء الملفات على مسافات.

    يمكن استخدام نموذج اكتشاف الكائنات الشائعة للتعرف في ArcGIS Living Atlas of the World للتعرف على أدوات المساعدة الذكية. يمكنك إما تنزيل النموذج أو ربط النموذج بالاستبيان.

  4. أضف معلمة smartAnnotation إلى عمود bind::esri:parameters وحدد اسم النموذج.

    smartAnnotation=CommonObjectDetection

  5. اختياريًا، قم بتضمين الخصائص بعد اسم النموذج في عمود bind::esri:parameters للتحكم في الحد الأدنى لدرجة الثقة ومعاينة الكاميرا والتسميات وفئات الكائنات والمربعات المحيطة وتنسيق الخط. استخدم علامة العطف (&) لفصل الخصائص.

    smartAnnotation=CommonObjectDetection&minScore=0.6&cameraPreview=true&class=car&fontSize=24

عندما يتم التقاط صورة، يتم التعرف على الكائنات المكتشفة في الصورة من خلال مربعات إحاطة وتسميات على لوحة التعليقات التوضيحية. يمكنك إضافة وتعديل وحذف التعليق التوضيحي.

يسرد الجدول التالي الخصائص المطلوبة والاختيارية التي يمكن استخدامها مع معلمة smartAnnotation.

الخاصيةالقيمة الافتراضيةالوصف

<model_name>

غير متوفر

مطلوب. نموذج اكتشاف الكائن. لا يمكن أن تحتوي أسماء النماذج على مسافات. يجب أن يتطابق الاسم مع اسم الملف (بدون الامتداد) لملف النموذج المخزن في مجلد وسائط الاستطلاع.

قيمة: <model_name>

أمثلة:

smartAnnotation=CommonObjectDetection

minScore

0.5

اختياري. حدد الحد الأدنى لمستوى الثقة لاكتشاف الكائن.

القيم: 0 - 1

أمثلة:

minScore=0.7

cameraPreview

false

اختياري. قم بتمكين المعاينة في الوقت الفعلي. يتم التعرف على الكائنات التي تم الكشف عنها بواسطة النموذج من خلال المربعات المحيطة في عرض الكاميرا الحية.

قيم: true | false

أمثلة:

cameraPreview=true

تسمية

صحيح

اختياري. حدد ما إذا كانت تسميات فئة الكائن ستظهر في معاينة الكاميرا ولوحة التعليقات التوضيحية.

هذا صالح فقط عندما cameraPreview=true.

قيم: true | false

أمثلة:

label=false

التصنيف

غير متاح (سيتم استخدام جميع الفئات في النموذج)

اختياري. فئات الكائن المراد اكتشافها. سيتم تجاهل جميع الفئات الأخرى في النموذج. يجب أن تكون أسماء الفئات مطابقة للفئات الموجودة في النموذج. يمكن تقديم فئات متعددة، مفصولة بفواصل.

القيمة: <class name>

أمثلة:

class=truck,car,motorcycle

boundingBoxes

صحيح

اختياري. حدد ما إذا كان يتم إنشاء مضلعات المربع المحيط كعناصر رسومية في لوحة التعليقات التوضيحية لتحديد الكائنات المكتشفة.

قيم: true | false

أمثلة:

boundingBoxes=false

outlineWidth

2

اختياري. حدد عرض المربعات المحيطة. هذا صالح فقط عندما boundingBoxes=true.

قيم: <integer>

أمثلة:

outlineWidth=3

الخط

خط تطبيق Survey123 الميداني

اختياري. الخط المراد استخدامه للتسميات في لوحة التعليقات التوضيحية.

ملاحظة:‏

لا يتوفر كل خط على كل جهاز. راجع التعليق التوضيحي الذي تم إنتاجه بواسطة أجهزتك المفضلة للتأكد من ظهور التعليق التوضيحي على النحو المنشود.

القيمة: <font name>

أمثلة:

font=verdana

حجم الخط

20

اختياري. حدد حجم التسميات في لوحة التعليقات التوضيحية.

القيمة: <integer>

أمثلة:

fontSize=30

عريض

false

اختياري. حدد ما إذا كان التنسيق الغامق مطبقًا على التسميات في لوحة التعليقات التوضيحية.

قيم: true | false

أمثلة:

bold=true

مائل

false

اختياري. حدد ما إذا كان التنسيق المائل مطبقًا على التسميات في لوحة التعليقات التوضيحية.

قيم: true | false

أمثلة:

italic=true

يمكنك تخصيص كيفية وضع تعليقات توضيحية على الكائنات في لوحة الرسم من خلال إنشاء لوحة تعليقات توضيحية مخصصة. يمكنك تنسيق الملصقات وتحديد نمط المربعات المحيطة أو رموز العلامات المستخدمة لتعريف كل فئة من فئات الكائنات. لتطبيق نمط تعليق توضيحي مخصص على فئة كائن، يجب أن تتطابق القيمة الموجودة في عمود التسمية في قالب XLSPalette مع اسم الفئة في النموذج. لمزيد من المعلومات، راجع لوحات الرسم وإضافة تعليق توضيحي.

ملاحظة:‏

عند استخدام لوحة التعليقات التوضيحية المخصصة مع التعليقات التوضيحية الذكية، يتم تجاهل الخصائص التالية:

  • label (في لوحة التعليقات التوضيحية فقط)
  • boundingBoxes
  • outlineWidth
  • font
  • fontSize
  • bold
  • italic

إضافة تنقيح ذكي إلى الاستطلاع

يمكنك إضافة تنقيح لسؤال صورة في استطلاع عن طريق إضافة معلمة redaction إلى عمود bind::esri:parameters. هناك ثلاث طرق لتكوين تنقيح الصورة في الاستطلاع:

  • أضف التنقيح بتضمين نموذج في الاستطلاع. هذه الطريقة مدعومة في Android وiOS وWindows.
  • إضافة تنقيح مدمج للوجه. هذه الطريقة مدعومة في Android وiOS. قد يحتاج المستخدمون إلى تشغيل ميزات الكاميرا المحسّنة في التطبيق الميداني لتمكين التنقيح الذكي. لمزيد من المعلومات، راجع التعلم الآلي.
  • أضف التنقيح اليدوي فقط. تتيح هذه الطريقة للمستخدمين تنقيح مناطق الصورة عن طريق إضافة مربعات محيطة يدويًا. هذه الطريقة مدعومة في Android وiOS وWindows.

يسرد الجدول التالي الخصائص المطلوبة والاختيارية التي يمكن استخدامها مع معلمة redaction.

الخاصيةالقيمة الافتراضيةالوصف

<model_name>

غير متوفر

مطلوب. نموذج اكتشاف الكائن. لا يمكن أن تحتوي أسماء النماذج على مسافات. يجب أن يتطابق الاسم مع اسم الملف (بدون الامتداد) لملف النموذج المخزن في مجلد وسائط الاستطلاع. بدلاً من ذلك، استخدم @faces لاستخدام اكتشاف الوجه المدمج أو @manual لتمكين التنقيح اليدوي فقط.

القيم: <model_name> | @faces | @manual

أمثلة:

redaction=CommonObjectDetection
redaction=@faces
redaction=@manual

minScore

0.5

اختياري. حدد الحد الأدنى لمستوى الثقة لاكتشاف الكائن. This is ignored when the model name is @faces or @manual.

القيم: 0 - 1

أمثلة:

minScore=0.7

cameraPreview

false

اختياري. قم بتمكين المعاينة في الوقت الفعلي. يتم التعرف على الكائنات التي تم الكشف عنها بواسطة النموذج من خلال المربعات المحيطة في عرض الكاميرا الحية. يتم تجاهل هذا عندما يكون اسم النموذج @manual.

قيم: true | false

أمثلة:

cameraPreview=true

تسمية

صحيح

اختياري. حدد ما إذا كانت تسميات فئة الكائن ستظهر في معاينة الكاميرا.

هذا صالح فقط عندما cameraPreview=true.

قيم: true | false

أمثلة:

label=false

التصنيف

غير متاح (سيتم استخدام جميع الفئات في النموذج)

اختياري. فئات الكائن المراد اكتشافها. سيتم تجاهل جميع الفئات الأخرى في النموذج. يجب أن تكون أسماء الفئات مطابقة للفئات الموجودة في النموذج. This is ignored when the model name is @faces or @manual.

القيمة: <class_name> مفصولة بفاصلة (،)

أمثلة:

class=person,cat,dog

engine

غير متوفر

اختياري. استخدم واجهة برمجة التطبيقات المدمجة Apple Vision لاكتشاف الوجه. لمزيد من المعلومات، راجع التعلم الآلي. هذه الخاصية صالحة فقط عندما يكون اسم النموذج @faces مدعومًا في أجهزة iOS فقط.

القيمة: vision

أمثلة:

engine=vision

تأثير

pixelate

اختياري. حدد تأثير تنقيح لتطبيقه على المناطق المنقحة.

قيم: pixelate | blur | blockout | symbol

أمثلة:

effect=blur

رمز

غير متوفر

اختياري. الرمز الذي سيتم تطبيقه على المناطق المنقحة.

هذا صالح فقط عندما effect=symbol.

قيم: <Emoji> | <SVG file name>

أمثلة:

symbol=🚫
symbol=blockout.svg

fillColor

#000000

اختياري. لون تعبئة الصناديق المحظورة. هذا صالح فقط عندما effect=blockout.

القيم: <HTML color name> | <hex color code>

أمثلة:

fillColor=Blue

مقياس رسم

1

اختياري. حدد حجم المربعات المحيطة بحد أقصى ضعف الحجم الافتراضي. يتم تجاهل هذا عندما يكون اسم النموذج @manual.

القيم: 1 | 2

أمثلة:

scale=2

أضف التنقيح بتضمين نموذج

لإضافة تنقيح إلى استطلاع عن طريق تضمين نموذج اكتشاف كائن، أكمل الخطوات التالية:

  1. قم بإنشاء استطلاع في Survey123 Connect.
  2. أضف سؤال صورة.
  3. انسخ ملفات النموذج (<model_name>.tflite و<model_name>.txt أو <model_name>.emd) إلى مجلد وسائط الاستطلاع.

    لا يمكن أن تحتوي أسماء الملفات على مسافات.

    يمكن استخدام نموذج اكتشاف الكائنات الشائعة للتعرف في ArcGIS Living Atlas of the World للتعرف على أدوات المساعدة الذكية. يمكنك إما تنزيل النموذج أو ربط النموذج بالاستبيان.

  4. أضف معلمة redaction إلى عمود bind::esri:parameters وحدد اسم النموذج.

    redaction=CommonObjectDetection

  5. اختياريًا، قم بتضمين الخصائص بعد اسم النموذج في عمود bind::esri:parameters المعلمات للتحكم في الحد الأدنى لدرجة الثقة ومعاينة الكاميرا والتسميات وفئات الكائنات والمحرك وتأثيرات التنقيح. استخدم علامة العطف (&) لفصل الخصائص.

    redaction=CommonObjectDetection&minScore=0.6&cameraPreview=true&effect=blur

إضافة تنقيح مدمج للوجه

لإضافة تنقيح مدمج للوجه إلى استطلاع دون تضمين نموذج اكتشاف كائن، أكمل الخطوات التالية:

  1. قم بإنشاء استطلاع في Survey123 Connect.
  2. أضف سؤال صورة.
  3. أضف معلمة redaction إلى عمود bind::esri:parameters وقم بتسمية النموذج @faces.

    redaction=@faces

    تستخدم خاصية @faces تقنية مدمجة لتنقيح الوجوه في الصور. يجب تمكين ميزات الكاميرا المحسّنة في التطبيق الميداني حتى يعمل هذا التنقيح. لمزيد من المعلومات، راجع التعلم الآلي.

  4. اختياريًا، قم بتضمين الخصائص بعد اسم النموذج في عمود bind::esri:parameters المعلمات للتحكم في الحد الأدنى لدرجة الثقة ومعاينة الكاميرا والتسميات وفئات الكائنات والمحرك وتأثيرات التنقيح. استخدم علامة العطف (&) لفصل الخصائص.

    redaction=@faces&cameraPreview=true&effect=blur

أضف التنقيح اليدوي

لإضافة تنقيح يدوي إلى استطلاع، أكمل الخطوات التالية:

  1. قم بإنشاء استطلاع في Survey123 Connect.
  2. أضف سؤال صورة.
  3. أضف معلمة redaction إلى عمود bind::esri:parameters وقم بتسمية النموذج @manual.

    redaction=@manual

  4. اختياريًا، قم بتضمين الخصائص بعد اسم النموذج في عمود bind::esri:parameters للتحكم في تأثيرات التنقيح. استخدم علامة العطف (&) لفصل الخصائص.

    redaction=@manual&effect=blockout&fillColor=#000000

هل تريد إبداء ملاحظات على هذا الموضوع؟

في هذا الموضوع
  1. إضافة السمات الذكية إلى استطلاع
  2. إضافة تعليق توضيحي ذكي إلى الاستطلاع
  3. إضافة تنقيح ذكي إلى الاستطلاع