このドキュメントは、ArcGIS Living Atlas of the World で使用できる Cooling Tower Detection - USA ディープ ラーニング モデルの使用方法について説明しています。 このモデルを使用して、高解像度の画像で冷却塔を検出します。
冷却塔の検出には、さまざまな分野において非常に大きな意義があります。 効率的な運営によって、エネルギーの消費が最適化され、大幅な節約と運営コストの削減を実現できます。 さらに、適切な温度を維持することで、機械を保護し、破損に伴う高額な費用を抑えることができます。 冷却塔が効率的に機能することは、水不足に直面している地域にとって不可欠な、水質保全の取り組みに大きく貢献します。 その上、有害物質の放出を防ぐことで安全性が向上し、作業者と近隣地域の両方を保護します。 また、排出量を制御し、大気中と水中の汚染を減らすことで、環境への影響を最小限に抑える上で重要な役割を果たします。 最後に、冷却塔を効果的に検出することで、規制への準拠が保証され、業界の細砂の法的問題を回避できます。 以上をまとめると、冷却塔の検出は、エネルギー効率、機器の保護、水質保全、安全、環境保全、規制準拠にとって極めて重要です。
ライセンス要件
このワークフローを完了する場合のライセンス要件は次のとおりです。
- ArcGIS Desktop - ArcGIS Pro の ArcGIS Image Analyst エクステンション
- ArcGIS Enterprise—ArcGIS Image Server
- ArcGIS Online—ArcGIS Image for ArcGIS Online
モデルの詳細
このモデルには以下の特性があります。
- 入力 - ラスター、モザイク データセット、またはイメージ サービス (4 ～ 15 センチメートルの空間解像度)。
- 出力 - 冷却塔の位置を示す境界四角形を含むフィーチャクラス。
- 計算 - このワークフローは計算負荷が高いため、CUDA の最小計算能力が 6.0 の GPU が推奨されます。
- 適用できる地域 - このモデルは、米国で適切に機能します。
- アーキテクチャ - このモデルは、ArcGIS API for Python に実装された MaskRCNN モデル アーキテクチャを使用します。
- 精度メトリクス - このモデルの平均精度スコアは 0.72 です。
モデルへのアクセスとダウンロード
冷却塔の検出 - 米国 事前トレーニング済みモデルを ArcGIS Living Atlas of the World からダウンロードします。 または、ArcGIS Pro からモデルに直接アクセスするか、ArcGIS Image for ArcGIS Online でモデルを使用します。
- ArcGIS Living Atlas of the World を参照します。
- 自分の ArcGIS Online アカウントの認証情報を使用してサイン インします。
- 「Cooling Tower Detection」を検索して、検索結果からアイテム ページを開きます。
- [ダウンロード] ボタンをクリックして、モデルをダウンロードします。
ダウンロードした .dlpk ファイルを ArcGIS Pro で直接使用することも、ArcGIS Enterprise にアップロードして使用することもできます。 さらに、必要に応じて事前トレーニング済みモデルを微調整できます。
リリース ノート
以下はリリースノートです。
| Date | Description |
|---|---|
| 2023 年 11 月 | Cooling Tower Detection - USA の初回リリース |