データの民主化、可用性、および取得が増加するにつれて、プライバシーが懸念されるようになっています。 ユーザーのプライバシーの権利に対応するために、GDPR などの規制が導入されています。 プライバシーを保護するため、このモデルの使用にあたっては、ナンバー プレートを自動的に不鮮明にすることで車両の識別を防ぐことができます。
免責事項: このモデルは、自動運転車で通常使用されるセンサーで記録された画像のナンバー プレートを不鮮明にするようトレーニングされています。 低品質またはグレースケールの画像、および魚眼レンズなどのその他の特殊なカメラ構成では機能しません。
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
モデルの概要
このモデルには以下の特性があります。
- 入力 - [ディープ ラーニングを使用したピクセルの分類 (Classify Pixels Using Deep Learning)] ツールごとに、互換性のある画像形式で、解像度の高い 3 バンドの道路レベル画像/方向付き画像。
- 出力 - ナンバー プレートが不鮮明な画像。
- 計算 - このワークフローは計算負荷が高いため、計算能力が 6.0 以上の GPU が推奨されます。
- アーキテクチャ understand.ai によるオープンソースの Anonymizer モデル。
モデルへのアクセスとダウンロード
License Plate Blurring 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。
- 「License Plate Blurring」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 で直接使用できます。
リリース ノート
以下はリリースノートです。
| Date | 説明 |
|---|---|
| 2021 年 2 月 |
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