Ce document décrit l’utilisation du modèle de Deep Learning, Détection des tours de refroidissement États-Unis, disponible sur ArcGIS Living Atlas of the World. Ce modèle sert à détecter les tours de refroidissement sur des images haute résolution.
La détection des tours de refroidissement est cruciale dans de nombreux domaines. En garantissant un fonctionnement efficace, elle permet d’optimiser l’utilisation de l’énergie, et donc de réaliser des économies considérables et de réduire les coûts d’exploitation. Elle protège également les machines et évite des dommages coûteux grâce au maintien de températures appropriées. Le bon fonctionnement des tours de refroidissement joue un rôle important dans les efforts de conservation de l’eau, essentiels dans les régions concernées par le risque de pénurie. Il renforce également la sécurité en évitant l’émission de substances nocives, ce qui protège à la fois les travailleurs et les communautés avoisinantes. Il contribue également grandement à atténuer l’impact sur l’environnement via le contrôle des émissions et la réduction de la pollution de l’air et de l’eau. Enfin, la détection efficace des tours de refroidissement assure la conformité aux règlementations, en permettant d’éviter les problèmes juridiques liés au sable fin dans l’industrie. Pour résumer, la détection des tours de refroidissement est essentielle pour l’efficacité énergétique, la protection des équipements, la conservation de l’eau, la sécurité, la préservation de l’environnement et le respect des règlementations.
Licence requise
Pour réaliser ce processus, les licences suivantes sont nécessaires :
- ArcGIS Desktop : extension ArcGIS Image Analyst pour ArcGIS Pro
- ArcGIS Enterprise : ArcGIS Image Server
- ArcGIS Online : ArcGIS Image for ArcGIS Online
Détails du modèle
Ce modèle présente les caractéristiques suivantes :
- Entrée - Raster, jeu de données mosaïque ou service d’imagerie (résolution spatiale de 4 à 15 centimètres).
- Sortie - Classe d’entités contenant les emprises qui matérialisent l’emplacement des tours de refroidissement.
- Calcul - Ce processus sollicite beaucoup de ressources de calcul, il est donc recommandé de s’équiper d’un processeur graphique avec des capacités de calcul CUDA 6.0 au minimum.
- Géographies concernées - Ce modèle est prévu pour fonctionner parfaitement aux États-Unis.
- Architecture - Ce modèle utilise l’architecture modèle MaskRCNN mise en œuvre dans ArcGIS API for Python.
- Mesures d’exactitude - Ce modèle a un score de précision moyen de 0,72.
Accéder et télécharger le modèle
Téléchargez le modèle pré-entraîné Détection des tours de refroidissement - États-Unis à partir de ArcGIS Living Atlas of the World. Vous pouvez également accéder au modèle directement dans ArcGIS Pro ou l’utiliser dans ArcGIS Image for ArcGIS Online.
- Accédez à ArcGIS Living Atlas of the World.
- Connectez-vous à l'aide de vos identifiants de connexion ArcGIS Online.
- Recherchez Cooling Tower Detection (Détection des tours de refroidissement) et ouvrez la page de l’élément à partir des résultats de recherche.
- Cliquez sur le bouton Download (Télécharger) pour procéder au téléchargement du modèle.
Vous pouvez utiliser le fichier .dlpk téléchargé directement dans ArcGIS Pro ou le charger et l’utiliser dans ArcGIS Enterprise. Il est également possible d’optimiser le modèle pré-entraîné, si nécessaire.
Notes de version
Voici les notes de version :
| Date | Description |
|---|---|
| Novembre 2023 | Première édition de Détection des tours de refroidissement - États-Unis |
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