Извлечь объекты, используя модели ИИ (Инструменты Image Analyst)

Краткая информация

Запускает одну или несколько предварительно обученных моделей глубокого обучения на входном растре для извлечения объектов и автоматизации последующей обработки получаемых выходных данных.

Подробнее о том, как работает инструмент Извлечь объекты, используя модели ИИ

Использование

Для этого инструмента требуется предварительно обученные модели ArcGIS из ArcGIS Living Atlas of the World или пользовательских пакетов моделей глубокого обучения (файл '.dlpk').
Необходимо установить подходящую среду глубокого обучения для Python в ArcGIS Pro.

Узнайте, как установить среды глубокого обучения для ArcGIS
Время, необходимое инструменту для получения выходных данных, зависит от следующих факторов:
- Область интереса для получения вывода
- Число выбранных моделей
Для запуска этого инструмента требуется компьютер, оснащенный графическим процессором. Если имеется более одного GPU, можно вместо этого задать [GPU ID] (../environment-settings/gpu-id.yml).
Потенциальные варианты использования этого инструмента включают создание базовой карты с применением нескольких моделей и постобработку выходных данных модели с использованием алгоритмов очистки извлеченных объектов.
Информацию о требованиях к запуску этого инструмента и проблемах, с которыми вы можете столкнуться, см. в разделе Часто задаваемые вопросы по глубокому обучению.

Подпись	Объяснение	Тип данных
Входной растр	Входной обрабатываемый растр. Если для параметра Режим задано значение Только постобработка, для этого параметра требуется растр с бинарной классификацией.	Raster Layer; Raster Dataset; Mosaic Layer
Режим	Определяет режим, используемый для обработки входного растра. Вывод и постобработка–Объекты будут извлечены из изображения и постобработаны. Используется по умолчанию. Только постобработка–Входной растр будет сразу постобработан. Для этого варианта необходим одноканальный растр с бинарной классификацией.	String
Выходное местоположение	База геоданных, в которой будут храниться промежуточные выходные данные моделей и окончательные результаты постобработки.	Workspace
Выходной префикс	Префикс, который будет добавлен к имени выходных данных, сохраняемых в выходном местоположении. Префикс также будет использоваться в качестве имени составного слоя, предназначенного для отображения всех выходных данных.	String
Область интереса (Дополнительный)	Географический экстент, который будет использоваться для извлечения объектов. Извлечены будут только объекты, находящиеся в пределах области интереса.	Feature Set
Предварительно обученные модели (Дополнительный)	Предварительно обученные модели ArcGIS из ArcGIS Living Atlas of the World, которые можно использовать для указанного входного растра. Для этого параметра необходимо подключение к интернету, чтобы загрузить предварительно обученные модели.	String
Дополнительные модели (Дополнительный)	Модели глубокого обучения, которые можно использовать для указанного входного растра, и рабочий процесс постобработки, который будет использоваться для дополнительных файлов моделей (`.dlpk` и `.emd`). Столбцы таблицы значений: Model Path–The deep learning models that can be used on the provided input raster. Postprocessing Workflow–The postprocessing workflow that will be used for additional model files (.dlpk and .emd). Line Regularization–The postprocessing workflow will extract line features from a single band raster with binary classification and generate a polyline feature class after refining it. This workflow also supports deep learning models that generate polyline feature classes. Parcel Regularization–The postprocessing workflow will extract parcels from a single band raster with binary classification and generate a polygon feature class after refining it. Polygon Regularization–The postprocessing workflow will generate a polygon feature class after refining it. This workflow is only compatible with object detection models. Polygon Segmentation–The postprocessing workflow will generate a polygon feature class containing the detected objects using their centroid or bounding box. The segmentation method is specified using the prompt parameter. None–No postprocessing workflow will be applied. This is the default.	Value Table
Пороговое значение достоверности (Дополнительный)	Минимальная достоверность модели глубокого обучения, которая будет использоваться при обнаружении объектов. Значение должно быть между 0 и 1.	Double
Промежуточные выходные данные (Дополнительный)	Указывает, будут ли промежуточные выходные данные сохраняться в выходном местоположении. Термин «промежуточные выходные данные» относится к результатам, полученным после вывода модели. Отмечено–Промежуточные выходные данные будут сохраняться в выходном местоположении. Не отмечено–Промежуточные выходные данные не будут сохраняться. Используется по умолчанию.	Boolean
Увеличение времени тестирования (Дополнительный)	Указывает, будут ли прогнозы перевернутых и повернутых вариантов входного изображения объединены с конечным результатом. Отмечено–Прогнозы перевернутых и повернутых вариантов входного изображения будут объединены с конечным результатом. Не отмечено–Конечный результат не будет объединять прогнозы по перевернутым и повернутым вариантам входного изображения. Используется по умолчанию.	Boolean
Буферное расстояние (Дополнительный)	Расстояние, которое будет использоваться для буферизации полилинейных объектов перед их использованием в постобработке. Значение по умолчанию - 15 метров.	Linear Unit
Продлить длину (Дополнительный)	Максимальное расстояние, на которое линейный сегмент будет растянут до пересечения с объектом. Значение по умолчанию - 25 метров.	Linear Unit
Допуск сглаживания (Дополнительный)	Допуск, который используется алгоритмом Полиномиальная аппроксимация с экспоненциальным ядром (PAEK). Значение по умолчанию - 30 метров.	Linear Unit
Длина висячей дуги (Дополнительный)	Длина, на которую сегменты линии, которые не касаются другой линии в обеих конечных точках (висячие), будут обрезаны. По умолчанию 5 метров.	Linear Unit
Входные объекты дорог (Дополнительный)	Класс объектов дорог, который будет использоваться для уточнения участков. Входной класс может быть классом полилинейных или полигональных объектов.	Feature Layer; Feature Class
Ширина буфера дорог (Дополнительный)	Буферное расстояние, которое будет использоваться для Входных объектов дорог. Значение по умолчанию - 5 метров для полилиний и 0 для полигонов.	Linear Unit
Упорядочить участки (Дополнительный)	Определяет, будут ли извлеченные участки нормализованы путем исключения нежелательных артефактов в их геометрии. Отмечено–Извлеченные участки будут нормализованы. Используется по умолчанию. Не отмечено–Извлеченные участки не будут нормализованы.	Boolean
Рабочий процесс Последующая обработка (Дополнительный)	Определяет, какой рабочий процесс постобработки будет использоваться. Упорядочивание линий–Из одноканального растра с бинарной классификацией извлекаются линейные объекты, после уточнения которых формируется класс линейных объектов. Упорядочивание участков–Из одноканального растра с бинарной классификацией извлекаются участки, после уточнения которых формируется класс полигиональных объектов. Упорядочивание полигонов–После уточнения будет создан класс полигональных объектов. Этот рабочий процесс совместим только с моделями обнаружения объектов.	String
Выходные объекты (Дополнительный)	Класс объектов, содержащий выходные данные постобработки.	Feature Class
Допуск между смежными участками (Дополнительный)	Минимальное расстояние между координатами, прежде чем они будут считаться равными. Этот параметр предназначен для удаления осколочных полигонов между извлеченными участками. Значение по умолчанию — 3 метра.	Linear Unit
Метод упорядочивания (Дополнительный)	Указывает метод упорядочивания, используемый для постобработки. Прямые углы–Будут построены формы, состоящие из углов 90° между смежными ребрами. Используется по умолчанию. Прямые углы и диагонали–Будут построены формы, состоящие из углов 45° и 90° между смежными ребрами. Любые углы–Будут построены формы, состоящие из любых углов между смежными ребрами. Окружность–Будет использовано максимальное расстояние от границ обрабатываемого объекта.	String
Допуск (Дополнительный)	Максимальное расстояние, на которые упорядоченный контур может отступать от границы его исходного объекта. По умолчанию это 1 метр.	Linear Unit
Запрос (Дополнительный)	Указывает метод сегментации, который будет использован в параметре Дополнительные модели, заданном как Сегментация полигонов. Центроид–Центроиды обнаружений будут использованы, чтобы указать модели сегментации полигонов, что сегментировать во входном растре. Ограничивающий прямоугольник–Ограничивающий прямоугольник обнаружений будет использован, чтобы указать модели сегментации полигонов, что сегментировать во входном растре. Нет–Не будет применен ни один способ сегментации. Используется по умолчанию	String
Входные объекты (Дополнительный)	Класс объектов, по которому будет выполняться анализ. Этот параметр поддерживается только, когда параметр Рабочий процесс постобработки содержит значение Упорядочивание линий или Упорядочивание полигонов. Класс объектов, по которому будет выполняться анализ. Этот параметр поддерживается только в том случае, если для параметра `post_processing_workflow` установлено значение `Line Regularization` или `Polygon Regularization`.	Feature Layer; Feature Class
Выходная информация (Дополнительный)	Таблица, которая будет содержать список созданных выходных данных и путь к этим данным.	Table

ExtractFeaturesUsingAIModels(in_raster, mode, out_location, out_prefix, {area_of_interest}, {pretrained_models}, {additional_models}, {confidence_threshold}, {save_intermediate_output}, {test_time_augmentation}, {buffer_distance}, {extend_length}, {smoothing_tolerance}, {dangle_length}, {in_road_features}, {road_buffer_width}, {regularize_parcels}, {post_processing_workflow}, {out_features}, {parcel_tolerance}, {regularization_method}, {poly_tolerance}, {prompt}, {in_features}, {out_summary})

Имя	Объяснение	Тип данных
in_raster	Входной обрабатываемый растр. Если для параметра `mode` задано значение `Only Postprocess`, для этого параметра требуется растр с бинарной классификацией.	Raster Layer; Raster Dataset; Mosaic Layer
mode	Определяет режим, используемый для обработки входного растра. `Infer and Postprocess`–Объекты будут извлечены из изображения и постобработаны. Используется по умолчанию. `Only Postprocess`–Входной растр будет сразу постобработан. Для этого варианта необходим одноканальный растр с бинарной классификацией.	String
out_location	База геоданных, в которой будут храниться промежуточные выходные данные моделей и окончательные результаты постобработки.	Workspace
out_prefix	Префикс, который будет добавлен к имени выходных данных, сохраняемых в выходном местоположении. Префикс также будет использоваться в качестве имени составного слоя, предназначенного для отображения всех выходных данных.	String
area_of_interest (Дополнительный)	Географический экстент, который будет использоваться для извлечения объектов. Извлечены будут только объекты, находящиеся в пределах области интереса.	Feature Set
pretrained_models [pretrained_models,...] (Дополнительный)	Предварительно обученные модели ArcGIS из ArcGIS Living Atlas of the World, которые можно использовать для указанного входного растра. Для этого параметра необходимо подключение к интернету, чтобы загрузить предварительно обученные модели.	String
additional_models [additional_models,...] (Дополнительный)	Модели глубокого обучения, которые можно использовать для указанного входного растра, и рабочий процесс постобработки, который будет использоваться для дополнительных файлов моделей (`.dlpk` и `.emd`). Столбцы таблицы значений: `Model Path`–The deep learning models that can be used on the provided input raster. `Postprocessing Workflow`–The postprocessing workflow that will be used for additional model files (.dlpk and .emd). `Line Regularization`–The postprocessing workflow will extract line features from a single band raster with binary classification and generate a polyline feature class after refining it. This workflow also supports deep learning models that generate polyline feature classes. `Parcel Regularization`–The postprocessing workflow will extract parcels from a single band raster with binary classification and generate a polygon feature class after refining it. `Polygon Regularization`–The postprocessing workflow will generate a polygon feature class after refining it. This workflow is only compatible with object detection models. `Polygon Segmentation`–The postprocessing workflow will generate a polygon feature class containing the detected objects using their centroid or bounding box. The segmentation method is specified using the prompt parameter. `None`–No postprocessing workflow will be applied. This is the default.	Value Table
confidence_threshold (Дополнительный)	Минимальная достоверность модели глубокого обучения, которая будет использоваться при обнаружении объектов. Значение должно быть между 0 и 1.	Double
save_intermediate_output (Дополнительный)	Указывает, будут ли промежуточные выходные данные сохраняться в выходном местоположении. Термин «промежуточные выходные данные» относится к результатам, полученным после вывода модели. `TRUE`–Промежуточные выходные данные будут сохраняться в выходном местоположении. `FALSE`–Промежуточные выходные данные не будут сохраняться. Используется по умолчанию.	Boolean
test_time_augmentation (Дополнительный)	Указывает, будут ли прогнозы перевернутых и повернутых вариантов входного изображения объединены с конечным результатом. `TRUE`–Прогнозы перевернутых и повернутых вариантов входного изображения будут объединены с конечным результатом. `FALSE`–Конечный результат не будет объединять прогнозы по перевернутым и повернутым вариантам входного изображения. Используется по умолчанию.	Boolean
buffer_distance (Дополнительный)	Расстояние, которое будет использоваться для буферизации полилинейных объектов перед их использованием в постобработке. Значение по умолчанию - 15 метров.	Linear Unit
extend_length (Дополнительный)	Максимальное расстояние, на которое линейный сегмент будет растянут до пересечения с объектом. Значение по умолчанию - 25 метров.	Linear Unit
smoothing_tolerance (Дополнительный)	Допуск, который используется алгоритмом Полиномиальная аппроксимация с экспоненциальным ядром (PAEK). Значение по умолчанию - 30 метров.	Linear Unit
dangle_length (Дополнительный)	Длина, на которую сегменты линии, которые не касаются другой линии в обеих конечных точках (висячие), будут обрезаны. По умолчанию 5 метров.	Linear Unit
in_road_features (Дополнительный)	Класс объектов дорог, который будет использоваться для уточнения участков. Входной класс может быть классом полилинейных или полигональных объектов.	Feature Layer; Feature Class
road_buffer_width (Дополнительный)	Буферное расстояние, которое будет использоваться для Входных объектов дорог. Значение по умолчанию - 5 метров для полилиний и 0 для полигонов.	Linear Unit
regularize_parcels (Дополнительный)	Определяет, будут ли извлеченные участки нормализованы путем исключения нежелательных артефактов в их геометрии. `TRUE`–Извлеченные участки будут нормализованы. Используется по умолчанию. `FALSE`–Извлеченные участки не будут нормализованы.	Boolean
post_processing_workflow (Дополнительный)	Определяет, какой рабочий процесс постобработки будет использоваться. `Line Regularization`–Из одноканального растра с бинарной классификацией извлекаются линейные объекты, после уточнения которых формируется класс линейных объектов. `Parcel Regularization`–Из одноканального растра с бинарной классификацией извлекаются участки, после уточнения которых формируется класс полигиональных объектов. `Polygon Regularization`–После уточнения будет создан класс полигональных объектов. Этот рабочий процесс совместим только с моделями обнаружения объектов.	String
out_features (Дополнительный)	Класс объектов, содержащий выходные данные постобработки.	Feature Class
parcel_tolerance (Дополнительный)	Минимальное расстояние между координатами, прежде чем они будут считаться равными. Этот параметр предназначен для удаления осколочных полигонов между извлеченными участками. Значение по умолчанию — 3 метра.	Linear Unit
regularization_method (Дополнительный)	Указывает метод упорядочивания, используемый для постобработки. `Right Angles`–Будут построены формы, состоящие из углов 90° между смежными ребрами. Используется по умолчанию. `Right Angles and Diagonals`–Будут построены формы, состоящие из углов 45° и 90° между смежными ребрами. `Any Angles`–Будут построены формы, состоящие из любых углов между смежными ребрами. `Circle`–Будет использовано максимальное расстояние от границ обрабатываемого объекта.	String
poly_tolerance (Дополнительный)	Максимальное расстояние, на которые упорядоченный контур может отступать от границы его исходного объекта. По умолчанию это 1 метр.	Linear Unit
prompt (Дополнительный)	Указывает метод сегментации, который будет использован, когда параметр `additional_models` имеет значение `Polygon Segmentation`. `Centroid`–Центроиды обнаружений будут использованы, чтобы указать модели сегментации полигонов, что сегментировать во входном растре. `Bounding Box`–Ограничивающий прямоугольник обнаружений будет использован, чтобы указать модели сегментации полигонов, что сегментировать во входном растре. `None`–Не будет применен ни один способ сегментации. Используется по умолчанию	String
in_features (Дополнительный)	Класс объектов, по которому будет выполняться анализ. Этот параметр поддерживается только в том случае, если для параметра `post_processing_workflow` установлено значение `Line Regularization` или `Polygon Regularization`.	Feature Layer; Feature Class
out_summary (Дополнительный)	Таблица, которая будет содержать список созданных выходных данных и путь к этим данным.	Table

Пример кода

ExtractFeaturesUsingAIModels (окно Python)

В примере показано использование функции ExtractFeaturesUsingAIModels.

# Name: ExtractFeaturesUsingAIModels.py
# Description: Extract features using pretrained deep learning models on imagery data.

# Import system modules
import arcpy

# Set local variables
datapath = "path_to_training_data"
out_gdb = "path_to_gdb"
predictions = "output_prefix"

# Run Extract Features Using AI Models
arcpy.geoai.ExtractFeaturesUsingAIModels(
    in_raster=datapath,
    mode="Infer and Postprocess",
    out_location=out_gdb,
    out_prefix=predictions,
    pretrained_models="'Building Footprint Extraction - USA'",
    save_intermediate_output="TRUE",
    buffer_distance="15 Meters",
    extend_length="25 Meters",
    smoothing_tolerance="30 Meters",
    dangle_length="5 Meters",
    regularization_method="Right Angles",
    poly_tolerance="1 Meters",
    prompt="Bounding Box")

ExtractFeaturesUsingAIModels (окно Python)

Это пример использования функции ExtractFeaturesUsingAIModels с помощью Image Analyst.

# Name: ExtractFeaturesUsingAIModels.py
# Description: Extract features using pretrained deep learning models on imagery data.

# Import system modules
import arcpy

# Set local variables
datapath = "path_to_training_data"
out_gdb = "path_to_gdb"
predictions = "output_prefix"

# Run Extract Features Using AI Models
arcpy.ia.ExtractFeaturesUsingAIModels(
    in_raster=datapath,
    mode="Infer and Postprocess",
    out_location=out_gdb,
    out_prefix=predictions,
    area_of_interest=None,
    pretrained_models="'Building Footprint Extraction - USA'",
    additional_models=None,
    confidence_threshold=None,
    save_intermediate_output="TRUE",
    test_time_augmentation=None,
    buffer_distance="15 Meters",
    extend_length="25 Meters",
    smoothing_tolerance="30 Meters",
    dangle_length="5 Meters",
    in_road_features=None,
    road_buffer_width=None,
    regularize_parcels=None,
    post_processing_workflow="",
    out_features=None,
    parcel_tolerance=None,
    regularization_method="Right Angles",
    poly_tolerance="1 Meters")

Параметры среды

GPU ID

Информация о лицензировании

Basic: Нет
Standard: Нет
Advanced: Требуется Image Analyst