このドキュメントは、ArcGIS Living Atlas of the World で提供されている Parking Spot Detection - USA 事前トレーニング済みモデルの使用方法について説明しています。 このモデルは、高解像度の航空写真やドローン画像から駐車区画を検出して分類するときに使用します。
自家用車の数が増えたことにより、空き駐車区画を見つけるのは至難の業となっています。 これには多くの時間とお金が費やされます。 これは車両からの有毒な排気ガスの増加にもつながり、空気汚染の原因にもなります。 これは特に大都市において大きな問題となっています。 以前から、駐車場のデジタル化と分類は手作業で行われており、これは非常に労力と時間がかかる作業です。 こうした手作業によるプロセスの代わりに、ディープ ラーニング モデルを使用して、駐車場を検出して分類するタスクを自動化することができます。 そのようなタスクに必要な時空間範囲は広いため、このモデルは高解像度の航空写真やドローン画像を使用します。
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 (7 ～ 10 センチメートルの空間解像度)。
- 出力 - 分類された駐車区画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、計算能力が 6.0 以上の 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空き駐車区画では 0.64、使用中の駐車区画クラスでは 0.69 です。
モデルへのアクセスとダウンロード
Parking Spot Detection - USA 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。
- 「Parking Spot Detection - USA」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。
| 日付 | 説明 |
|---|---|
| 2023 年 4 月 |
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