Dieses Deep-Learning-Modell wird zum Extrahieren von Fenstern und Türen in Gebäudedaten mit Textur, die in 3D-Ansichten angezeigt werden, verwendet. Das manuelle Digitalisieren von Fenstern und Türen aus 3D-Gebäudedaten kann viel Zeit beanspruchen. Dieses Modell automatisiert die Extraktion dieser Objekte aus einer 3D-Ansicht und kann Workflows für die 3D-Bearbeitung und -Analyse beschleunigen. Mithilfe des Modells können vorhandene Gebäudedaten durch zusätzliche Informationen zu Position, Größe und Ausrichtung von Fenstern und Türen erweitert werden. Die extrahierten Fenster und Türen können darüber hinaus zum Durchführen von 3D-Sichtbarkeitsanalysen mit vorhandenen 3D-Geoverarbeitungswerkzeugen in ArcGIS verwendet werden.
Dieses Modell kann in vielen Branchen und Workflows hilfreich sein. Regierungsbehörden und Strafverfolgungsbehörden auf Bundesland-/Kantonebene können das Modell für Sicherheitsanalyseszenarien verwenden. Kommunalverwaltungen können die Positionen von Fenstern und Türen bei der Bemessung von Steuern mit CAMA (Computer-Aided Mass Appraisal, computergestützte Massenbewertung) sowie bei Auswirkungsstudien für die Stadtplanung verwenden. Für Mitarbeiter im Bereich der öffentlichen Sicherheit kann der physische oder visuelle Zugang zu beschränkten Gebieten oder die Möglichkeit, Evakuierungspläne zu erstellen, interessant sein. Alle Beteiligten des kommerziellen Sektors, von Immobilienmaklern über Werbetreibende bis hin zu Büro- und Innenarchitekten, können davon profitieren, die Positionen von Fenstern und Türen zu kennen. Selbst Versorgungsunternehmen, insbesondere Mobilfunkanbieter, können sich Informationen zu Fenstergrößen und -positionen zunutze machen. Natürlich werden diese Probleme durch das Modell nicht gelöst, aber Benutzer erhalten die Möglichkeit, einige der dafür benötigten Daten zu extrahieren und zusammenzustellen.
Dieses Deep-Learning-Modell wurde mit Bildern aus dem Open Images-Dataset trainiert.
Lizenzanforderungen
Für diesen Workflow gelten die folgenden Lizenzanforderungen:
- Für die Verwendung des Werkzeugs "Interaktive Objekterkennung" ist eine ArcGIS Pro Advanced-Lizenz erforderlich.
Modelldetails
Dieses Modell hat die folgenden Merkmale:
- Eingabe: Bild (RGB)
- Ausgabe: Tupel mit Vorhersagen, Beschriftungen (Fenster oder Tür) und optional Konfidenzpunktzahlen
- Berechnung: Dieser Workflow ist rechenintensiv. Empfohlen wird eine GPU mit Compute Capability Version 6.0 oder höher.
- Architektur: Das Modell verwendet die in ArcGIS API for Python implementierte Faster R-CNN-Modellarchitektur.
- Accuracy-Kennwerte: Das Modell hat einen durchschnittlichen Precision-Score von 0,36 für die Türenklasse und 0,54 für die Fensterklasse.
Zugreifen auf das Modell und Herunterladen des Modells
Laden Sie das vortrainierte Modell Windows and Doors Extraction aus dem ArcGIS Living Atlas of the World herunter. Alternativ können Sie direkt über ArcGIS Pro auf das Modell zugreifen.
- Navigieren Sie zum ArcGIS Living Atlas of the World.
- Melden Sie sich mit Ihren ArcGIS Online-Anmeldedaten an.
- Suchen Sie nach Windows and Doors Extraction, 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.
Versionshinweise
Es folgen die Versionshinweise:
| Datum | Beschreibung |
|---|---|
| Februar 2021 |
|