متاحة مع Image Server
تستخدم أداة اكتشاف الكائنات باستخدام التعلم الشامل نموذج تعلم شامل لاكتشاف الكائنات وتحديد مواقعها في طبقة صور.
المخرجات عبارة عن طبقة معالم مستضافة.
أمثلة
يمكن استخدام أداة اكتشاف الكائنات باستخدام التعلم الشامل لتحديد مواضع البناء لترقية بيانات ضرائب العقارات للحكومات المحلية أو مجموعات الاستجابة للطوارئ الإقليمية. تُعد طبقة الإخراج من الأداة طبقة معالم يمكنها تحديد المباني في إحدى المناطق. يمكن استخدام طبقة المعالم التي تم إنشاؤها لمطابقة السجلات العقارية الحالية لتسجيل موضع البناء الحالي الخاص بالعقار.
يمكن استخدام أداة اكتشاف الكائنات باستخدام التعلم الشامل لتحديد السيارات في موقف السيارات، وذلك لحساب الحضور وإعداد الاستطلاعات المرورية. يمكن استخدام طبقة المعالم التي تم إنشاؤها في أداة تصنيف الكائنات باستخدام التعلم الشامل لتصنيف نوع السيارة التي تم اكتشافها.
ملاحظات الاستخدام
تتضمن أداة اكتشاف المعالم باستخدام التعلم الشامل عمليات التكوين لطبقة الإدخال وإعدادات النموذج وطبقة النتيجة.
الطبقة المدخلة
تتضمن مجموعة طبقة الإدخال المعلمات التالية:
- تستخدم طبقة صور الإدخال أو طبقة المعالم لتحديد طبقة الصور أو طبقة المعالم مع المرفقات التي ستُستخدم لاكتشاف الكائنات المحددة في نموذج التعلم الشامل. يجب أن تكون طبقة الصور المحددة مبنية على متطلبات نموذج التعلم الشامل الذي سيُستخدم لتصنيف وحدات البكسل.
- يوضح وضع المعالجة كيف ستجري معالجة عناصر البيانات النقطية في طبقة الصور. يتضمن وضع المعالجة الخيارات التالية:
- معالجة كصورة فسيفساء—سيتم دمج جميع عناصر البيانات النقطية في مجموعة بيانات الفسيفساء أو في خدمة الصورة معًا كصورة فسيفساء وستتم معالجتها. هذا هو الوضع الافتراضي.
- معالجة جميع عناصر البيانات النقطية بشكل منفصل—ستتم معالجة جميع عناصر البيانات النقطية في مجموعة بيانات الفسيفساء أو في خدمة الصورة كصور منفصلة.
إعدادات النموذج
تشمل مجموعة إعدادات النموذج المعلمات التالية:
- يحدد نموذج اكتشاف الكائنات نموذج التعلم الشامل المستخدم لاكتشاف الكائنات. يجب تحديد موقع نموذج التعلم الشامل في ArcGIS Online ليتم تحديده في الأداة. يمكنك تحديد النموذج الخاص بك، والذي يكون متاحًا بشكل عام في ArcGIS Online أو من ArcGIS Living Atlas of the World.
- تدرج وسيطات النموذج معلمات ووسيطات التعلم الشامل الإضافية للتحسين غير المحدد في دالة البيانات النقطية Python بواسطة نموذج الإدخال، مثل حد الثقة لضبط الحساسية. تتم تعبئة أسماء الوسيطات بواسطة أداة من قراءة وحدة Python.
- يحدد المنع بدون حد أقصى (NMS) ما إذا كان سيتم إجراء منع بدون حد أقصى لإزالة الكائنات المكررة التي تم تحديدها بناءً على قيم الثقة.
- يحدد حقل درجة الثقة اسم الحقل الذي سيسجل درجات الثقة التي يتم إنشاؤها كإخراج بواسطة طريقة اكتشاف الكائنات. تكون هذه المعلمة متاحة عند تمكين المنع بدون حد أقصى (NMS).
- يُعد حقل قيمة التصنيف الحقل الموجود في طبقة معالم الإخراج الذي سيتضمن القيمة من طبقة صور الإدخال. في حالة عدم التحديد، ستستخدم الأداة حقلي قيمة التصنيف القياسية Classvalue وValue. في حال عدم وجود هذه الحقول، ستتم معاملة كل المعالم على أنها بنفس تصنيف الكائن. تكون هذه المعلمة متاحة عند تمكين المنع بدون حد أقصى (NMS).
- يحدد الحد الأقصى لنسبة التراكب نسبة منطقة التقاطع فوق منطقة التوحيد لمعلمين متراكبين. تكون القيمة الافتراضية 0.هذه المعلمة متاحة عند تمكين المنع بدون حد أقصى (NMS).
طبقة النتيجة
تتضمن مجموعة طبقة النتيجة المعلمات التالية:
- يُحدد اسم المخرجات اسم الطبقة التي تم إنشاؤها وإضافتها إلى الخريطة. يجب أن يكون الاسم فريدًا. إذا كانت هناك طبقة بنفس الاسم موجودة بالفعل في مؤسستك ، فستفشل الأداة وستتم مطالبتك باستخدام اسم مختلف.
- تُحدد أداة حفظ في مجلد اسم المجلد في المحتوى الخاص بي الذي يتم حفظ النتيجة فيه.
بيئات
إعدادات بيئة التحليل هي معلمات إضافية تؤثر على نتائج الأدوات. يمكنك الوصول إلى إعدادات بيئة التحليل الخاصة بالأداة من مجموعة معلمات إعدادات البيئة.
تنفذ هذه الأداة بيئات التحليل التالية:
- النظام الإحداثي الناتج
- معالجة المدى
ملاحظة:
نطاق المعالجة الافتراضي في Map Viewer هو النطاق الكامل. يختلف هذا الإعداد الافتراضي عن Map Viewer Classic والذي يتم فيه تمكين استخدام نطاق الخريطة الحالي افتراضيًا.
- حجم الخلية
- إخفاء
- معامل المعالجة المتوازية
- نوع المعالج
المخرجات
يكون الإخراج عبارة عن طبقة معالم تتضمن كل كائن تم اكتشافه كمعلم فردي مع إضافة قيمة التصنيف وحقول الثقة.
متطلبات الاستخدام
تتطلب هذه الأداة الترخيصات والتكوينات التالية:
- نوع المستخدم Creator أو GIS Professional
- ArcGIS Image Server تم تكوينها لتحليلات التعلم العميق بالبيانات النقطية
- دور المسئول، أو الناشر، أو دور مخصص مكافئ
موارد
استخدم الموارد التالية لمعرفة المزيد:
- اكتشاف الكائنات باستخدام التعلم الشامل في ArcGIS REST API
- دالة detect_objects في ArcGIS API for Python
- تصنيف الكائنات باستخدام التعلم الشامل في ArcGIS Enterprise
- اكتشاف الكائنات باستخدام التعلم الشامل في ArcGIS Pro