Обнаружение судов играет важную роль в сфере обороны и безопасности, управления портами, мониторинга окружающей среды, страхования и оценки рисков, а также при осуществлении морских поисково-спасательных операций. Хотя для обнаружения судов обычно используется автоматизированная система идентификации (AIS), у нее есть ограничения, в частности, неполная информация о движении судов из-за отключения или неисправности системы AIS. Кроме того, не все суда оснащены транспондерами AIS. Обнаружение на основе спутниковых снимков преодолевает эти ограничения.
Предварительно обученная модель Ship Detection (RGB) обнаруживает и локализует суда на оптических спутниковых изображениях высокого разрешения. Она может обрабатывать как области с большим числом судов, так и те, где суда встречаются редко. Обнаруженные полигоны выравниваются в соответствии с углами поворота судов, чтобы предоставить пользователям более точную информацию об ориентации судна и улучшить пространственное представление судов. Модель основана на архитектуре MaskRCNN, реализованной с использованием ArcGIS API for Python и обучена на собственном наборе данных обнаружения судов, который охватывает различные типы и размеры судов в Соединенных Штатах.
Лицензионные требования
Для выполнения этого рабочего процесса необходимы следующие лицензионные требования:
- ArcGIS Desktop—ArcGIS Image Analyst дополнительный модуль для ArcGIS Pro
- ArcGIS Enterprise – ArcGIS Image Server
- ArcGIS Online – ArcGIS Image for ArcGIS Online
Описание модели
Данная модель содержит следующие характеристики:
- Входные данные — трехканальные спутниковые снимки RGB высокого разрешения с пространственным разрешением 30 сантиметров (0.3 м).
- Выходные данные — векторный слой с полигонами обнаруженных на входных изображениях судов.
- Вычислить — этот рабочий процесс требует интенсивных вычислений, поэтому рекомендуется использовать видеокарту с вычислительной мощностью 6.0 или выше.
- Подходящие географические регионы — ожидается, что данная модель будет работать хорошо в США и похожих на США областях.
- Архитектура — эта модель использует архитектуру модели MaskRCNN, встроенную в ArcGIS API for Python.
- Показатели точности — эта модель характеризуется средней оценкой точности, равной 0.683.
Обучение — модель была обучена на собственном наборе данных для обнаружения судов.
Доступ к модели
Загрузите предварительно обученную модель Ship Detection (RGB) из ArcGIS Living Atlas of the World. В качестве альтернативы, получите доступ к модели непосредственно из ArcGIS Pro или используйте ее в ArcGIS Image for ArcGIS Online.
Загрузка модели (ArcGIS Living Atlas of the World)
Выполните следующие действия для загрузки модели с ArcGIS Living Atlas of the World:
- Перейдите к ArcGIS Living Atlas of the World.
- Войдите под своими учетными данными ArcGIS Online.
- Выполните поиск по запросу Ship Detection (RGB) и откройте страницу элемента в результатах поиска.
- Нажмите кнопку Загрузить, чтобы загрузить модель.Использовать загруженный файл .dlpk можно напрямую в ArcGIS Pro, либо использовать его в ArcGIS Enterprise. Кроме того, при необходимости можно настроить предварительно обученную модель.
Загрузка модели (ArcGIS Pro)
Выполните следующие действия для загрузки модели с ArcGIS Pro:
- Откройте ArcGIS Pro.
- Щелкните Каталог и выберите Портал.
- Щелкните Living Atlas и выполните поиск Ship Detection (RGB).
- Щелкните правой кнопкой модель и загрузите файл .dlpk.
Информация по версии
Ниже приведена информация о версии:
| Дата | Описание |
|---|---|
| Ноябрь 2023 | Первая версия модели Ship Detection (RGB) |