Vous pouvez utiliser ce modèle dans l’outil Détecter des objets à l’aide d’algorithmes de Deep Learning disponible dans la boîte à outils Image Analyst dans ArcGIS Pro. Suivez les étapes ci-dessous pour utiliser le modèle visant à détecter les fissures dans le revêtement de la chaussée sur des images.
Détecter les fissures dans le revêtement de la chaussée
Pour détecter les fissures de la chaussée, procédez comme suit :
- Téléchargez le modèle Détection des fissures sur la chaussée et ajoutez la couche d’imagerie dans ArcGIS Pro.
- Effectuez un zoom sur une zone d’intérêt.
- Accédez à Tools (Outils) sous l’onglet Analysis (Analyse).
- Cliquez sur l’onglet Toolboxes (Boîtes à outils) dans la fenêtre Geoprocessing (Géotraitement), sélectionnez Image Analyst Tools (Outils Image Analyst) et recherchez l’outil Détecter des objets à l’aide d’algorithmes de Deep Learning sous Deep Learning.
- Définissez les variables sous l’onglet Parameters (Paramètres) comme suit :
- Input Raster (Raster en entrée) - Sélectionnez l’imagerie.
- Output Detected Objects (Objets détectés en sortie) - Définissez la classe d’entités en sortie qui contient les fissures détectées.
- Model Definition (Définition du modèle) - Sélectionnez le fichier .dlpk de modèle pré-entraîné.
- Définissez les variables sous l’onglet Environments (Environnements) comme suit :
- Processing Extent (Étendue de traitement) - Sélectionnez Current Display Extent (Étendue d’affichage actuelle) ou toute autre option dans le menu déroulant.
- Cell Size (Taille de cellule) - Définissez la valeur de la résolution de l’image. Vous pouvez conserver la valeur par défaut pour sélectionner l’étendue de l’image par défaut.
- Processor Type (Type de processeur) - Sélectionnez CPU (UC) ou GPU.
Il est recommandé de sélectionner GPU, si l’option est disponible et de définir GPU ID (ID GPU) pour indiquer le GPU à utiliser.
- Cliquez sur Run (Exécuter).
La couche en sortie est ajoutée à la carte.
Vous pouvez appliquer un zoom avant pour afficher les résultats en gros plan.
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