Schiffswracks stellen eine potenzielle Bedrohung für die an der Oberfläche vorbeifahrenden Schiffe dar. Sie manuell zu markieren ist eine komplexe und zeitaufwendige Aufgabe. Mithilfe von Deep Learning kann diese Aufgabe erheblich optimiert und automatisiert werden. Sie können das Modell ohne Änderungen verwenden oder es an Ihre eigenen Daten und Ihre eigene Geographie anpassen.
Dieses Modell wird zum Erkennen von Schiffswracks in hochauflösenden (50 Zentimeter) BAG-Daten (Bathymetric Attributed Grid) verwendet.
Lizenzanforderungen
Für diesen Workflow gelten die folgenden Lizenzanforderungen:
- ArcGIS Desktop: ArcGIS Image Analyst-Erweiterung für ArcGIS Pro
- ArcGIS Enterprise: ArcGIS Image Server
- ArcGIS Online: ArcGIS Image for ArcGIS Online
Modelldetails
Dieses Modell hat die folgenden Merkmale:
- Eingabe: BAG-Daten
- Ausgabe: Feature-Class, die erkannte Schiffswracks als Polygone enthält
- Berechnung: Dieser Workflow ist rechenintensiv. Empfohlen wird eine GPU mit Compute Capability Version 6.0 oder höher.
- Eignung für Geographien: Das Modell eignet sich gut für hochauflösende BAG-Dateien für alle Meeresgeographien.
- Architektur: Das Modell verwendet die in ArcGIS API for Python implementierte Mask R-CNN-Modellarchitektur.
- Accuracy-Kennwerte: Das Modell hat einen durchschnittlichen Precision-Score von 0,92.
Zugreifen auf das Modell und Herunterladen des Modells
Laden Sie das vortrainierte Modell Shipwreck Detection aus dem ArcGIS Living Atlas of the World herunter. Alternativ können Sie direkt über ArcGIS Pro mit der ArcGIS Pro-Projektvorlage Detect Shipwrecks auf das Modell zugreifen oder es in ArcGIS Image for ArcGIS Online verwenden.
- Navigieren Sie zum ArcGIS Living Atlas of the World.
- Melden Sie sich mit Ihren ArcGIS Online-Anmeldedaten an.
- Suchen Sie nach Shipwreck Detection, und öffnen Sie in den Suchergebnissen die entsprechende Elementseite.
- Klicken Sie auf die Schaltfläche Herunterladen, um das Modell herunterzuladen.
Sie können die heruntergeladene .dlpk-Datei direkt in ArcGIS Pro verwenden, oder sie in ArcGIS Enterprise hochladen und dort verwenden. Außerdem können Sie das vortrainierte Modell bei Bedarf optimieren.
Versionshinweise
Es folgen die Versionshinweise:
| Datum | Beschreibung |
|---|---|
| Februar 2021 |
|