人命は貴重であり、万一の事態が発生した場合は、人命を守るために最大限の努力が払われます。 タイムリーに援助物資を提供したり、被災者の救出に着手したりするには、被災者の居場所を正確に特定することが重要です。 このような状況で、人間を検出および追跡するためにドローンを使用する頻度が増えています。 ドローンは、捜索や救助の目的で高解像度の画像を撮影するために使用されます。 ドローンから送られてくるデータから生存者を見つけることは可能ですが、手作業での分析が必要です。 手作業は、時間がかかり、人為的なエラーが発生しがちです。
このモデルは、ドローン画像を調べて人間を検出し、その位置の周囲に境界四角形を描画することができます。 このモデルは、人間がマカダム舗装道路、採石場、背丈の低い/高い草地、森林の木陰、地中海/亜地中海的景観に存在する IPSAR および SARD データセットに対してトレーニングされています。 ディープ ラーニング モデルは、複雑な意味論を学習する能力があり、優れた結果を生み出すことができます。 このディープ ラーニング モデルを使用すると、検出作業を自動化し、必要な時間と労力を軽減できます。
ライセンス要件
このワークフローを完了するには、次のライセンスが必要です。
- 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 - 高解像度 (1 ～ 5 センチメートル) の個別のドローン画像またはオルソモザイクが入力として使用されます。
- 出力 - 検出された人間を含むフィーチャクラスが出力されます。
- 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、地中海/亜地中海的景観で適切に機能しますが、他の地域で使用することもできます。
- アーキテクチャ - このモデルは、ArcGIS API for Python に実装された FasterRCNN 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、人間クラスで 0.822 です。
モデルへのアクセスとダウンロード
人間の検出 (ドローン画像) 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。
- 「人間の検出 (ドローン画像)」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
リリース日とリリースノートは以下のとおりです。
| 日付 | 備考 |
|---|---|
| 2022 年 1 月 | 人間の検出 (ドローン画像) の初回リリース |
2023 年 2 月 | 人間の検出 (ドローン画像) の第 2 回リリース |