La detección de barcos desempeña un papel importante en la defensa y la seguridad, la gestión portuaria, la vigilancia ambiental, los seguros y la evaluación de riesgos, y las operaciones de búsqueda y salvamento marítimos. Aunque en la detección de barcos suele utilizarse el sistema de identificación automática (AIS), tiene limitaciones, como que la información de tráfico marítimo sea incompleta debido a que el AIS se apaga o no funciona. Además, no todos los barcos disponen de transpondedores AIS. La detección basada en imágenes de satélite supera estas limitaciones.
El modelo preentrenado Detección de barcos (RGB) detecta y localiza los barcos en imágenes de satélite ópticas de alta resolución. Puede manejar patrones de barcos densos y dispersos. Los polígonos detectados se alinean con los ángulos de rotación de los barcos para proporcionar información más exacta y precisa sobre la orientación de los barcos y mejorar la representación espacial de los barcos. El modelo se basa en la arquitectura MaskRCNN implementada con ArcGIS API for Python y se ha entrenado con un dataset de detección de barcos interno que cubre varios tipos y tamaños de barcos de Estados Unidos.
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: imágenes de satélite RGB de 3 bandas y alta resolución con resolución espacial de 30 centímetros o 0,3 metros.
- Salida: capa de entidades con polígonos que representan los barcos detectados en las imágenes de entrada.
- Cálculo: este flujo de trabajo requiere potencia de cálculo y se recomienda una GPU con una capacidad de cálculo de 6.0 o superior.
- Geografías aplicables: está previsto que este modelo funcione bien en Estados Unidos y zonas geográficas similares.
- 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 0,683.
Entrenamiento: el modelo se ha entrenado con un dataset de detección de barcos interno.
Acceder al modelo
Descargue el modelo preentrenado Detección de barcos (RGB) desde ArcGIS Living Atlas of the World. También puede acceder al modelo directamente desde ArcGIS Pro o usarlo en ArcGIS Image for ArcGIS Online.
Descargar el modelo (ArcGIS Living Atlas of the World)
Siga estos pasos para descargar el modelo con ArcGIS Living Atlas of the World:
- Vaya a ArcGIS Living Atlas of the World.
- Inicie sesión con sus credenciales de ArcGIS Online.
- Busque Detección de barcos (RGB) 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.
Descargar el modelo (ArcGIS Pro)
Siga estos pasos para descargar el modelo con ArcGIS Pro:
- Abra ArcGIS Pro.
- Haga clic en el panel Catálogo y seleccione Portal.
- Haga clic en Living Atlas y busque Detección de barcos (RGB).
- Haga clic con el botón derecho en el modelo y descargue el archivo .dlpk.
Notas sobre la versión
Las notas de la versión son las siguientes:
| Fecha | Descripción |
|---|---|
| Noviembre de 2023 | Primera versión de Detección de barcos (RGB) |