En este documento se explica cómo utilizar el modelo de aprendizaje profundo Detección de torres de refrigeración: EE. UU. disponible en ArcGIS Living Atlas of the World. Este modelo se utiliza para detectar torres de refrigeración en imágenes de alta resolución.
La detección de torres de refrigeración tiene una importancia enorme en varios dominios. Al garantizar una operación eficiente, optimiza el uso de la energía, lo que conlleva importantes ahorros y menos costes operativos. Asimismo, protege las máquinas, lo que evita daños costosos mediante el mantenimiento de temperaturas adecuadas. El funcionamiento eficiente de las torres de refrigeración contribuye de manera significativa a las iniciativas de conservación del agua, lo que resulta vital en regiones con problemas de escasez de agua. Además, mejora la seguridad al evitar el vertido de sustancias peligrosas, con lo que se protege tanto a los trabajadores como a las comunidades aledañas. También desempeña un papel clave en la reducción del impacto ambiental debido al control de las emisiones y a la reducción de la contaminación del agua y el aire. Por último, la detección de torres de refrigeración efectivas garantiza el cumplimiento de la normativa y evita multas y problemas legales a las industrias. En resumen, la detección de torres de refrigeración es crucial para la eficiencia energética, la protección de los equipos, la conservación del agua, la seguridad, la conservación ambiental y el cumplimiento normativo.
Requisitos de licencia
Para completar este flujo de trabajo, los requisitos de licencia son los siguientes:
- ArcGIS Desktop: extensión ArcGIS Image Analyst para ArcGIS Pro
- ArcGIS Enterprise: ArcGIS Image Server
- ArcGIS Online: ArcGIS Image for ArcGIS Online
Detalles del modelo
Este modelo tiene las siguientes características:
- Entrada: ráster, dataset de mosaico o servicio de imágenes (resolución espacial de 4-15 centímetros).
- Salida: clase de entidad que contiene cuadros de delimitación que representan ubicaciones de torres de refrigeración.
- Calcular: este flujo de trabajo requiere potencia de cálculo y se recomienda una GPU con una capacidad de cálculo CUDA mínima de 6.0.
- Geografías aplicables: está previsto que el modelo funcione bien en Estados Unidos.
- Arquitectura: este modelo utiliza la arquitectura de modelo Mask R-CNN implementada en ArcGIS API for Python.
- Métricas de precisión: este modelo tiene una puntuación media de precisión de 0,72.
Acceder al modelo y descargarlo
Descargue el modelo preentrenado Detección de torres de refrigeración: EE. UU. desde ArcGIS Living Atlas of the World. También puede acceder al modelo directamente desde ArcGIS Pro o usarlo en ArcGIS Image for ArcGIS Online.
- Vaya a ArcGIS Living Atlas of the World.
- Inicie sesión con sus credenciales de ArcGIS Online.
- Busque Detección de torres de refrigeración y abra la página de elemento desde los resultados de búsqueda.
- Haga clic en el botón Descargar para descargar el modelo.
Puede usar el archivo .dlpk descargado directamente en ArcGIS Pro o cargarlo y utilizarlo en ArcGIS Enterprise. Además, si es necesario, puede ajustar el modelo preentrenado.
Notas sobre la versión
Las notas de la versión son las siguientes:
| Fecha | Descripción |
|---|---|
| Noviembre de 2023 | Primera versión de Detección de torres de refrigeración: EE. UU. |