Skip To Content

Использование модели

Вы можете использовать эту модель в инструменте Выявить объекты при помощи глубокого обучения, доступном в наборе инструментов Image Analyst в ArcGIS Pro. Выполните следующие шаги, чтобы использовать модель для обнаружения трещин дорожного покрытия на изображениях.

Обнаружение трещин дорожного покрытия

Выполните следующие действия, чтобы обнаружить на изображениях трещины дорожного покрытия:

  1. Загрузите модель обнаружения трещин дорожного покрытия Pavement Crack Detection и добавьте слой изображений в ArcGIS Pro.
  2. Приблизьтесь к области интереса.
    Область интереса
  3. Перейдите к Инструментам на вкладке Анализ.
    Инструменты на вкладке Анализ в ArcGIS Pro
  4. Перейдите на вкладку Наборы инструментов на панели Геообработка, выберите Инструменты Image Analyst и найдите инструмент Выявить объекты при помощи глубокого обучения в разделе Глубокое обучение.
    Инструмент Выявить объекты при помощи глубокого обучения
  5. Задайте переменные на вкладке Параметры следующим образом:
    1. Входной растр - выберите изображение.
    2. Выходные выявленные объекты — задайте выходной класс объектов, который будет содержать обнаруженные трещины.
    3. Определение модели - выберите файл .dlpk предварительно обученной модели.
    Вкладка Параметры инструмента Выявить объекты при помощи глубокого обучения
  6. Установите переменные на вкладке Параметры среды следующим образом:
    1. Экстент обработки — выберите Текущий экстент отображения или любую другую опцию из ниспадающего меню.
    2. Размер ячейки (обязательно) — установите значение в качестве разрешения изображения. Вы можете сохранить значение по умолчанию, чтобы выбрать экстент изображения по умолчанию.
    3. Тип процессора — Выберите CPU или GPU.

      Рекомендуется выбрать GPU, если он доступен, и установить идентификатор GPU ID в положение, чтобы использовался GPU.

    Вкладка Параметры среды для Выявить объекты при помощи глубокого обучения
  7. Щелкните Запустить.

    На карту будет добавлен выходной слой.

    Обнаруженные результаты

    Давайте теперь приблизимся и посмотрим на результаты.

    Увеличенные результаты