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通过评估遭遇山火灾害的居住来区识别烧毁和完好的房屋

 5 years ago
source link: http://www.ibm.com/developerworks/cn/cognitive/library/cc-tutorials-detect-wildfire-damaged-homes-using-drone-images-watson-visual-recognition/index.html?ca=drs-&%3Butm_source=tuicool&%3Butm_medium=
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本教程展示如何使用无人机航拍影像、Watson Studio 和 Watson Visual Recognition 来评估遭遇山火灾害的街区，并识别烧毁和完好的房屋。

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学习目标

完成本教程后，您将能够：

  • 在 IBM Cloud 中运行的 Watson Studio 中创建 Visual Recognition 模型
  • 捕获无人机拍摄的影像并将其压缩到某个类别中
  • 训练模型识别影像中的对象
  • 对识别的对象进行评分和计数

前提条件

您可使用 IBM Cloud Lite 帐户完成本教程。

  • 创建一个IBM Cloud 帐户。
  • 登录到IBM Cloud。

预估时间

本教程大约需要 15 分钟完成。

第 1 步：了解无人机

从普通玩具到工业用例，无人机可谓多种多样、应有尽有。许多无人机现在都搭载摄像机，可存储航拍视频或将其传送至地面。通过使用直播视频帧，您可以对帧进行采样，并将影像发送到 Watson Visual Recognition 进行分类。

第 2 步：捕获影像

操纵无人机的有趣体验之一就是从独特的航拍视角捕获视频或图片。您可以使用无人机来捕获目标对象的影像，以便用于训练 Visual Recognition 模型进行自主识别。

在本教程中，我为无人机记录下来的图片创建了三个 zip 文件。我将使用这些影像来识别 2018 年遭遇毁灭性的西海岸山火灾害的居住区。这些影像将作为训练集使用。

  • 无人机航拍的被烧毁房屋的影像 - BurnedHomes.zip
  • 无人机航拍的完好房屋的影像 - AerialHomes.zip
  • 无人机航拍的归入 negative 一类的森林、道路与河流影像。 NotHomes.zip

资料来源：《今日美国》 文章 和各种互联网信息来源

第 3 步：设置 Watson Studio

在本部分中，我们会创建一个 Watson Studio 帐户、创建一个项目，并创建一个 Watson Visual Recognition 模型来识别多个类别中的影像。

创建 Cloud Object Storage

  1. 访问 IBM Cloud 目录 ，创建 Cloud Object Storage 实例。
  2. 在 IBM Cloud 目录（ Catalog）中搜索 Object 。
  3. 单击 Object Storage 服务标贴。 FfeuMzU.png!web
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  4. 单击 Create 。 MVFZr2N.png!web
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创建 Watson Studio 服务实例

  1. 从 IBM Cloud 目录 创建 Watson Studio 服务实例。
  2. 在 IBM Cloud 目录中搜索 Studio 。 rIn6NjV.png!web
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  3. 单击 Watson Studio 服务标贴。 NfYVvqz.png!web
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  4. 单击 Create 。
  5. 创建 Watson Studio 服务后，单击 Get Started 或者访问Watson Studio。 3uMvy2F.png!web
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  6. 使用您的 IBM Cloud 帐户登录。
  7. 浏览介绍性教程，了解 Watson Studio。 Mzayqqv.png!web
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Watson Studio 项目

项目是用于组织资源的工作区，例如，数据等资产、协作者以及 Notebook 和模型之类的分析工具。

创建一个新项目

  1. 单击 Create a Project 。
  2. 选择 Standard 标贴并按 Create Project 按钮。 iuI3Eri.png!web
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  3. 将您的项目命名为 Wildfire Burned Homes 。应预先填充先前步骤中创建的 Cloud Object Storage 实例。
  4. 点击 Create 。 ZVnAfmF.png!web
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您已准备好使用 Watson Visual Recognition 来设置项目。

将 Visual Recognition 添加到 Watson Studio 项目

单击 Settings 选项卡来添加 Visual Recognition。

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在 Associated Services 下面，单击 Add Servicel 并选择 Watson 。

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配置新的 Watson Visual Recognition 服务实例

  1. 选择 Visual Recognition 标贴。
  2. 选择 Lite 套餐，并注意其中包含的功能部件。
  3. 滚动到底部，并单击 Create 。
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创建新的 Watson Visual Recognition 模型

要创建一个Watson Visual Recognition 模型，单击 + Add to project 并选择 Image classification model 。

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重命名 Visual Recognition 模型

Default Custom Model名称不具有描述性，因此让我们来重新命名。

  1. 单击 pencil 图标编辑名称。 YrMZr2i.png!web
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  2. 将模型重命名为 Count Burned Homes 。 qeQrY3r.png!web
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向 Watson Visual Recognition 模型添加自定义分类

  1. 单击 + 号创建分类。 B3M3Qb6.png!web
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  2. 将该分类命名为 Burned Home 。
  3. 单击 Create 。 BryIRfI.png!web
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  4. 再次单击 + 号添加第二个自定义分类。 ua22QnE.png!web
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  5. 将此分类命名为 Intact Home 。
  6. 单击 Create 。 2iQZviN.png!web
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将 ZIP 文件上传至 Watson Studio 项目

包含无人机航拍影像的三个 ZIP 文件已准备就绪。这些文件为：

  • BurnedHomes.zip
  • AerialHomes.zip
  • NotHomes.zip
  • 单击 Browse 。这样会打开操作系统本机"文件"对话框。
  • 将三个 ZIP 文件 BurnedHomes.zip 、 AerialHomes.zip 和 NotHomes.zip 全部选中。
  • 将这些 ZIP 文件上传至 Watson Studio 项目。 7JVf2az.png!web
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将 ZIP 文件拖到自定义类别中

  1. 将 BurnedHomes.zip 文件从右侧导航栏拖到 Burned Home 类别中。 2y2qQfv.png!web
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    JvY7Jjr.png!web
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    这样会将 ZIP 文件中的影像添加到 Burned Home 类别中。 yui2Azu.png!web
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  2. 将 AerialHomes.zip 文件从右侧导航栏拖到 Intact Home 类别中。 JbQfQ3q.png!web
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  3. 将 NotHomes.zip 文件从右侧导航栏拖到 Negative 类别中。 aqiEZ3j.png!web
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训练 Watson Visual Recognition 自定义分类器

  1. 单击 Train Model 。
  2. 等待几分钟，以便模型根据影像进行训练。 auy2UbE.png!web
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    INZBv2I.png!web
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  3. 训练完模型后，单击 Click here 链接查看和测试自己的模型。 vEZveuE.png!web
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第 4 步：测试模型

  1. 复查分类和模型详细信息。
  2. 单击 Test 选项卡。 iqMjeeq.png!web
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使用样本影像来测试 Watson Visual Recognition 自定义分类器

  1. 访问 英国《每日邮报》文章 ，下载一些无人机拍摄的加利福尼亚州街区惨遭烧毁的影像。
  2. 浏览影像或者将其拖到 Test 页面上，将这些影像加载至 Test 页面。 mEfiiiR.png!web
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  3. 检验 Watson Visual Recognition 自定义分类器返回的评分。 zYviYjy.png!web
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在应用程序中实现 Watson Visual Recognition 自定义模型

您可使用各种编程语言将此 Watson Visual Recognition 自定义分类器模型整合到自己的应用程序中。

  1. 单击 Implementation 选项卡复查代码片段。 E3QzAfF.png!web
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  2. 使用以下代码片段根据您的模型对影像进行分类。为便于参考，这里提供了完整的API 规范。
    • API 端点
      https://gateway.watsonplatform.net/visual-recognition/api
    • 身份验证
      curl -u "apikey:{apikey}" "https://gateway.watsonplatform.net/visual-recognition/api/{method}"
    • 对影像进行分类 (GET)
      curl -u "apikey:{apikey}" "https://gateway.watsonplatform.net/visual-recognition/api/v3/classify?url=https://watson-developer-cloud.github.io/doc-tutorial-downloads/visual-recognition/fruitbowl.jpg&version=2018-03-19&classifier_ids=CountBurnedHomes_1382538940"
    • 对影像进行分类 (POST)
      curl -X POST -u "apikey:{apikey}"-F "[email protected]" -F "threshold=0.6" -F "classifier_ids=CountBurnedHomes_1382538940" "https://gateway.watsonplatform.net/visual-recognition/api/v3/classify?version=2018-03-19"

结束语

本教程解释了如何使用无人机航拍影像、Watson Studio 和 Watson Visual Recognition 来评估遭遇山火灾害的居住区，并识别烧毁和无损的房屋。现在，您应已掌握如何在 IBM Cloud 中运行的 Watson Studio 中创建 Visual Recognition 模型，捕获无人机拍摄的影像并将其压缩到某个类别中，训练模型识别影像中的对象，以及对识别的对象进行评分和计数。

参考资源

本文翻译自： Survey wildfire-damaged neighborhoods to identify burned homes and intact homes （2018-12-14）


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