太阳能十分环保，因此政府机构和配电公司的大力提倡使用此能源。 政府机构可以使用太阳能板检测为安装太阳能板的居民提供税务免除和抵扣等激励政策。 政策制定者可以使用它来衡量采用情况并制定方案，从而在较少利用太阳能的区域传播环保意识并促进太阳能的使用。 此信息也可以传达至太阳能板安装公司和公共事业机构，从而帮助其重新调整营销工作的目标。
获取太阳能板安装信息的传统方式（例如调查和现场查看）十分耗时并且容易出现错误。 深度学习模型善于学习复杂的语义，并且可以生成高质量结果。 使用此深度学习模型可以自动化太阳能板检测任务，显著减少投入的时间和精力。
许可要求
要完成此工作流，需满足以下许可要求：
- ArcGIS Desktop - ArcGIS Pro 的 ArcGIS Image Analyst 扩展模块
- ArcGIS Enterprise - ArcGIS Image Server
- ArcGIS Online - ArcGIS Image for ArcGIS Online
模型详细信息
此模型具有以下特征：
- 输入 - 栅格、镶嵌数据集或影像服务（5 - 15 厘米空间分辨率）。
- 输出 - 要素类，其中包含描绘太阳能板位置的边界框。
- 计算 - 此为计算密集型工作流，建议使用计算能力为 6.0 或以上的 GPU。
- 适用地理位置 - 此模型适用于美国。
- 架构 - 此模型使用 ArcGIS API for Python 中实施的 MaskRCNN 模型架构。
- 准确率指标 - 此模型的平均精确率得分为 0.76。
访问和下载模型
从 ArcGIS Living Atlas of the World 下载太阳能板检测 - 美国预训练模型。 也可以在 ArcGIS Pro 中使用 Detect Solar Panels ArcGIS Pro 工程模板直接访问模型，或在 ArcGIS Image for ArcGIS Online 中使用模型。
- 浏览至 ArcGIS Living Atlas of the World。
- 使用您的 ArcGIS Online 凭据进行登录。
- 搜索 Solar Panel Detection—USA，然后从搜索结果中打开项目页面。
- 单击下载按钮以下载模型。您可以在 ArcGIS Pro 中直接使用下载的 .dlpk 文件，或者在 ArcGIS Enterprise 中上传并使用文件。 还可以根据需要微调预训练模型。
发布说明
以下为发布说明：
| 日期 | 描述 |
|---|---|
| 2021 年 11 月 |
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