此深度学习模型用于提取 3D 视图中显示的具有纹理的建筑物数据中的门窗。 从 3D 建筑物数据手动数字化门窗可能是一个缓慢的过程。 此模型可自动化从 3D 视图中提取这些对象的操作，并且有助于加速 3D 编辑和分析工作流。 借助此模型，可以通过门窗位置、大小和方向的附加信息对现有建筑物数据进行增强。 提取的门窗可以通过 ArcGIS 中现有的 3D 地理处理工具进一步用于 3D 可见性分析。
此模型适用于许多行业和工作流。 国家政府和州级执法部门可以在安全性分析场景中使用此模型。 地方政府可以使用门窗位置辅助通过 CAMA（计算机辅助批量评估）进行的税收评估以及城市规划的影响研究。 公共安全人员可能有兴趣了解受限区域的物理或视觉入口，或希望具备制定紧急疏散计划的能力。 在商业领域，从房地产代理到广告商，再到办公室/室内设计师，每个人都将从了解门窗位置中收益。 即使是公共事业领域，尤其是移动电话供应商，也可以利用窗户的大小和位置信息。 需要明确的是，此模型无法解决这些问题，但是用户可以使用此模型提取和核对解决这些问题所需的一些数据。
此深度学习模型使用 Open Images Dataset 中的影像训练。
许可要求
要完成此工作流，需满足以下许可要求：
- 要使用交互式对象检测工具，需要 ArcGIS Pro Advanced 许可。
模型详细信息
此模型具有以下特征：
- 输入 - 影像 (RGB)。
- 输出 - 包含预测、标注（窗户或门）的元素，其中还可能包含置信度得分。
- 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。
- 架构 - 此模型使用 ArcGIS API for Python 中实施的 Faster R-CNN 模型架构。
- 准确率指标 - 此模型对于门类和窗户类的平均精确率得分分别为 0.36 和 0.54。
访问和下载模型
从 ArcGIS Living Atlas of the World 下载门窗提取预训练模型。 也可以从 ArcGIS Pro 直接访问模型
- 浏览至 ArcGIS Living Atlas of the World。
- 使用您的 ArcGIS Online 凭据进行登录。
- 搜索 Windows and Doors Extraction，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。
您可以直接在 ArcGIS Pro 中使用下载的 .dlpk 文件。
发布说明
以下为发布说明：
| 日期 | 描述 |
|---|---|
| 2021 年 2 月 |
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