Не максимальное подавление (Image Analyst)

Доступно с лицензией Image Analyst.

Сводка

Выявляет дубликаты объектов в выходных данных инструмента Выявить объекты при помощи глубокого обучения, в качестве шага постобработки, и создает новые выходные данные без дублей. Инструмент Выявить объекты при помощи глубокого обучения может возвращать более одной ограничивающей рамки или полигона для одного и того же объекта, особенно при побочном влиянии от листов. Если два объекта перекрываются более чем на заданный максимальный диапазон, объект с меньшим значением достоверности удаляется.

Использование

  • Инструмент использует алгоритм не максимального подавления для удаления дублирующихся объектов, созданных инструментом Выявить объекты при помощи глубокого обучения.

  • Класс объектов должен иметь поле достоверности со значением для каждого объекта.

  • Если класс объектов содержит более одного класса объектов - такие как деревья, машины или здания - он также должен иметь поле со значением или именем класса.

  • Если у двух перекрывающихся объектов коэффициент перекрытия больше, указанного Максимального коэффициента перекрытия, объект с меньшей достоверностью будет удален.

  • Инструмент сначала изучает класс объектов, обрабатывая каждый объект класса отдельно, и помечает дублирующиеся объекты с меньшей достоверностью для удаления. Затем он просматривает все объекты, сравнивая объекты из разных классов. В результате получается новый класс объектов с удаленными дублирующимися объектами.

Синтаксис

NonMaximumSuppression(in_featureclass, confidence_score_field, out_featureclass, {class_value_field}, {max_overlap_ratio})
ParameterОбъяснениеТип данных
in_featureclass

Входной класс пространственных объектов или векторный слой, содержащий перекрывающиеся или дублирующиеся объекты.

Feature Class; Feature Layer
confidence_score_field

Поле в классе объектов, содержащее баллы достоверности в качестве выходных данных при выявлении объектов.

Field
out_featureclass

Выходной класс объектов с удаленными дублирующимися объектами.

Feature Class
class_value_field
(Дополнительный)

Поле значений класса во входном классе пространственных объектов. Если не указано, инструмент будет использовать стандартные поля значений класса Classvalue и Value. Если поля не существуют, все объекты будут рассматриваться как один класс объектов.

Field
max_overlap_ratio
(Дополнительный)

Коэффициент максимального перекрытия двух перекрывающихся объектов. Задается как коэффициент отношение площади пересечения к площади объединения. Значение по умолчанию равно 0.

Double

Пример кода

NonMaximumSuppression, пример 1 (окно Python)

Дублирующиеся объекты в выходных данных инструмента NonMaximumSupression удаляются.

# Import system modules
import arcpy
from arcpy.ia import *

# Check out the ArcGIS Image Analyst extension license
arcpy.CheckOutExtension("ImageAnalyst")

NonMaximumSuppression("Detectcars1", "Confidence", r"c:\Classification.gdb\tf_detectobjects_cars_", "Class", 0.3)
NonMaximumSuppression, пример 2 (автономный скрипт)

Дублирующиеся объекты в выходных данных инструмента NonMaximumSupression удаляются.

# Import system modules
import arcpy
from arcpy.ia import *

"""
Usage: NonMaximumSuppression(in_features,confidence_score_field, 
out_features, {class_value_field}, {max_overlap_ratio})
"""

# Set local variables
in_features = "c:/classifydata/Trees.tif"
confidence_score_field = "Confidence"
out_features = "c:/detectobjects/trees.shp"
class_value_field = "Classvalue"
max_overlap_ratio = 0.2


# Check out the ArcGIS Image Analyst extension license
arcpy.CheckOutExtension("ImageAnalyst")

# Execute 
NonMaximumSuppression(in_features,confidence_score_field, out_features, 
class_value_field, max_overlap_ratio)

Информация о лицензиях

  • Basic: Требуется Image Analyst
  • Standard: Требуется Image Analyst
  • Advanced: Требуется Image Analyst

Связанные разделы