船舶の検出は、防衛と安全保障、港湾管理、環境監視、保険とリスク評価、海上捜索救助活動において重要な役割を果たします。 船舶の検出には船舶自動識別装置 (AIS) が一般的に使用されますが、AIS には、電源を入れていない場合や誤動作のために不完全な船舶交通情報しか取得できないなどの制限があります。 また、すべての船舶に AIS トランスポンダーが装備されているわけではありません。 衛星画像に基づく検出は、これらの制限を克服します。
Ship Detection (RGB) 事前トレーニング済みモデルは、高解像度の光学衛星画像で船舶を検出し、位置を特定します。 船舶の密なパターンと疎のパターンの両方を処理できます。 検出されたポリゴンは船舶の回転角度と一致するため、船舶の向きに関して正確かつ高精度な情報が得られ、船舶の空間表現が向上します。 モデルは、ArcGIS API for Python を使用して実装された MaskRCNN アーキテクチャに基づき、米国全体のさまざまな船舶の種類やサイズをカバーする社内の船舶検出データセットでトレーニングされています。
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 - 高解像度、3 バンドの RGB 衛星画像 (30 センチメートル (0.3 メートル) の空間解像度)。
- 出力 - 入力画像から検出された船舶を表すポリゴンを含むフィーチャ レイヤー。
- 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、米国および類似する地域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 0.683 です。
トレーニング - このモデルは、社内の船舶検出データセットでトレーニングされました。
モデルへのアクセス
Ship Detection (RGB) 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。
モデル (ArcGIS Living Atlas of the World) をダウンロードします。
ArcGIS Living Atlas of the World でモデルをダウンロードするには、次の手順に従います。
- 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。
- 「Ship Detection (RGB)」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。
モデル (ArcGIS Pro) をダウンロードします。
ArcGIS Pro でモデルをダウンロードするには、次の手順に従います。
- ArcGIS Pro を開きます。
- [カタログ] ウィンドウをクリックして [ポータル] を選択します。
- [Living Atlas] をクリックして、「Ship Detection (RGB)」を検索します。
- モデルを右クリックして .dlpk ファイルをダウンロードします。
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 | Ship Detection (RGB) の初回リリース |