Advanced のライセンスで利用可能。
Image Analyst ライセンスで利用できます。
対話型のオブジェクトの検出を使用して、マップまたはシーンに表示された画像から対象とするオブジェクトを見つけます。
オブジェクトの検出は、シーン内の建物の窓やドアなどの表示されているビューの特定のオブジェクトを検出するようにトレーニングされたディープ ラーニング モデルに依存します。 検出結果は、属性である信頼度スコア、バウンディング ボックス ディメンション、ラベル名とともにポイント フィーチャクラスに保存されます。 ビュー内をクリックして結果を検出することにより、一般モデルを使用して他のオブジェクト (駐機している航空機や空港の構造物など) を対話的に検出することもできます。
オブジェクトの検出を使用するには、ディープ ラーニング ライブラリをインストールする必要があります。
ライセンス:
対話型のオブジェクト検出ツールを使用するには、ArcGIS Pro Advanced ライセンスまたは ArcGIS Image Analyst エクステンションのいずれかが必要です。
[オブジェクトの検出] ツール 
は、[解析] タブの [ワークフロー] グループの [探索的 3D 解析] ドロップダウン メニューにあります。 [オブジェクトの検出] ツールを選択すると、[探索的解析] ウィンドウが表示されます。
[探索的解析] ウィンドウを使用して、オブジェクトの検出パラメーターを変更して、検出結果に使用するカメラの方法をどれにするかを設定します。 最初にツールを実行したときに、使用されるモデルは Esri の Windows and Doors です。 モデルが読み込まれて、検出が計算されます。 追加して実行する場合はモデルの再読み込みの必要がありませんので、時間が短縮されます。 モデルの選択を変更した場合は、新しいモデルをもう一度読み込む必要があります。 一般オブジェクト モデルでは、モデルをダウンロードする必要はありません。
次の画像は、使用可能なシンボル オプション (ボックス シンボルまたは位置の中心点の X シンボル) で返されたオブジェクトの検出結果を示しています。
3D ビューで使用しているオブジェクトの検出
オブジェクトの検出ツールは、特定のオブジェクトを検出するようトレーニングされた、サポートされているモデルを操作できます。 窓とドアの検出に特有の提供されたモデルおよび他のオブジェクトを対話的に検出するための一般モデルが付属しています。
Esri の Windows and Doors ディープ ラーニング モデルは、窓とドアをポイント フィーチャとして検出します。 Esri の Windows and Doors モデルを使用するためのオブジェクトの検出パラメーターについては、次の表をご参照ください。
| オプション | 説明 |
|---|---|
モデル | オブジェクトの検出に使用するディープ ラーニングパッケージ (.dlpk)。 サポートされているモデル タイプには、FasterRCNN、YOLOv3、SSD (シングル ショット検出器)、RetinaNet があります。 [モデル] 入力のドロップダウン矢印を展開して [モデルのダウンロード] をクリックし、事前トレーニング済みの Esri の Windows と Doors のモデルにアクセスします。 必要に応じて、[参照] をクリックし、ローカルのディープ ラーニング パッケージを選択するか、ArcGIS Online からダウンロードします。 |
クラス | 検出する実世界のオブジェクトのリスト。 このリストは、.dlpk ファイルから入力されます。 デフォルトは [すべて] に設定されていますが、特に窓のみまたはドアのみのいずれかに設定することもできます。 |
最低信頼度 | 検出が満たす必要がある最低検出スコア。 スコアがこの信頼度より低い検出は破棄されます。 デフォルト値は 0.5 です。 |
最大オーバーラップ閾値 | 他の検出との共通部分に対する交差部分の閾値。 検出結果がオーバーラップする場合、最高のスコアのものが真陽性であると考えます。 デフォルト値は 0 です。 |
GPU を使用した処理 | CPU (コンピューター処理ユニット) 処理能力の代わりに GPU (グラフィックス処理装置) 処理能力を使用します。 これは、8 Gb 以上の専用 GPU メモリを備えた高性能グラフィックス カードを装備している場合にお勧めします。 |
フィーチャ レイヤー | 出力フィーチャ レイヤーの名前。
|
説明 | 説明は、属性テーブルに追加されます。 同じフィーチャ レイヤーに複数の検出結果を保存できます。またこれらの複数の検出を、説明を使用して区別できます。 |
シンボル | 返された出力フィーチャ レイヤーの図形を、エレクトロン ゴールドのデフォルトの色を使用して設定します。 次に、シンボルの選択肢を示します。
出力レイヤーがマップまたはシーンにすでにあって、カスタム シンボルになっている場合は、ツールを実行してもシンボルは変更されません。 |
距離 | 結果が保持される、カメラからの最大距離を設定します。 この設定された深度を超える対象はすべて無視されます。 |
幅 | 返されることが予期される結果のサイズとして幅の最小値と最大値を設定します。 |
高さ | 返されることが予期される結果のサイズとして高さの最小値と最大値を設定します。 |
注意:
[距離]、[幅]、[高さ] パラメーターは、[フィルターの結果] セクションにあります。これらの値を設定するには、このセクションを展開する必要があることがあります。オブジェクトの検出の作成方法については、次の表をご参照ください。
| 方法 | 説明 |
|---|---|
これがデフォルトの作成方法です。 これは、現在のカメラ位置を使用して、オブジェクトを検出します。 | |
カメラの再配置 | オブジェクトを検出する前に、水平または垂直の観測点にカメラを再配置します。 対象地域の観測点を設定し、これを使用して配置を微調整します。 距離が近くなる場所のオブジェクトには、カメラを配置しないことをお勧めします。 |
(3D のみ)対話型の検出
Esri 一般オブジェクト ディープ ラーニング モデルを使用して、マップまたはシーン内のさまざまなオブジェクト (車両、構造物、人など) を対話的に検出します。 カメラを使用する代わりに、ビュー内を直接クリックして結果を検出できます。 クラス、信頼度、オーバーラップ閾値、処理能力など、一部の検出オプションは利用できません。 結果は、ツールに設定されたシンボル オプションを使用して、ポイント フィーチャとして保存されます。
Esri 一般オブジェクト モデルを使用するオブジェクトの検出のパラメーターについては、次の表をご参照ください。
| オプション | 説明 |
|---|---|
モデル | [モデル] ドロップダウン リストを展開し、[Esri 一般オブジェクト] を選択して、オブジェクトの検出プロセスを定義します。 |
フィーチャ レイヤー | 出力フィーチャ レイヤーの名前。
|
説明 | 説明は、フィールドとして属性テーブルに追加されます。 同じフィーチャ レイヤーに複数の検出結果を保存できます。またこれらの複数の検出を、説明を使用して区別できます。 |
シンボル | 返された出力フィーチャ レイヤーの図形を、エレクトロン ゴールドのデフォルトの色を使用して設定します。 次に、シンボルの選択肢を示します。
出力レイヤーがマップまたはシーンにすでにあって、カスタム シンボルになっている場合は、ツールを実行してもシンボルは変更されません。 |
作成方法 | [対話型の検出] |
検出結果の更新
たとえば、異なる信頼値を使用したり、別の対象地域を選択したりするなどして出力結果を変更するには、そのプロパティを変更して、もう一度 [オブジェクトの検出] ツールを実行します。 新たに検出されたオブジェクトは、同じレイヤーに追加されます。 あるいは、比較のために新しい名前を入力して、別の出力フィーチャ レイヤーを作成します。 オブジェクトの検出結果の属性値は、手動で更新しないことをお勧めします。 [フィルターの結果] セクションを展開して、サイズと距離の値を設定し、返される結果を微調整することもできます。
ヒント:
ツールを再実行する前に、前の検出結果のレイヤーの表示設定をオフにします。 そうでなければ、それらの結果により検出されたオブジェクトが重複して、検出結果に影響する場合があります。
検出結果の削除
検出結果は、ポイント フィーチャとして追加されます。 個々の検出されたオブジェクト フィーチャは標準の編集ワークフローを使用して削除できます。 あるいは、プロジェクトのデフォルト ジオデータベースからフィーチャクラスをすべて削除します。 [コンテンツ] ウィンドウからレイヤーを削除しても、ジオデータベースにまだ存在しているため、結果は自動的に削除されません。 レイヤーが現在のマップまたはシーンにないときにツールを再度実行すると、新しく一意の名前が付けられたフィーチャクラスがデフォルト ジオデータベース内に作成されて、マップまたはシーンに追加されます。