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项目描述

https://data.kitware.com/api/v1/file/657ca8a78c54f378b99229f5/download

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GeoWATCH 是一个开源的研究和生产环境,用于具有地理空间感知能力的图像和视频分割与检测。

该存储库解决了 IARPA SMART (基于空间机器自动识别技术) 计划的算法挑战。该软件的目标是分析基于空间的图像,以执行广泛的区域搜索,寻找自然和人为事件,并描述它们在时间和空间上的范围和进展。

以下表格提供了SMART WATCH项目的相关资源链接

GeoWATCH Gitlab 仓库

https://gitlab.kitware.com/computer-vision/geowatch/

Pypi

https://pypi.ac.cn/project/geowatch/

阅读文档

https://geowatch.readthedocs.io

幻灯片

软件概述幻灯片KHQ 演示幻灯片

第二阶段内部 SMART GeoWATCH DVC 数据仓库

https://gitlab.kitware.com/smart/smart_data_dvc/

第二阶段内部 SMART GeoWATCH DVC 实验仓库

https://gitlab.kitware.com/smart/smart_expt_dvc/

目的与特性

GeoWATCH 可用于在多传感器图像或视频数据上训练、预测和评估分割模型。多边形可以提取或“跟踪”视频帧中的跨帧,以产生向量化预测。

图像可以具有不同的分辨率,可能配对地理空间元数据(但这不是必需的),并且具有任意数量的感知或派生栅格波段。图像的每个栅格波段不一定具有相同的分辨率。唯一的要求是存在一个仿射变换,将每个基础的“资产空间”关联到“图像空间”,而这个“图像空间”反过来必须以类似的方式关联到每个“视频空间”。这些变换和数据集的所有其他细节都包含在一个 kwcoco 文件中。

数据加载器设置为与 kwcoco 文件一起工作,在训练时,像均值/标准差计算、类别、频率权重这样的详细信息会自动处理,而不是像常见做法那样在配置文件或代码中硬编码这些值。这样,GeoWATCH 旨在在用户提供的输入数据上运行,而不是对此做出假设。唯一的限制是数据必须在 kwcoco 文件中注册,这很容易做到,可以与任意其他磁盘结构共存,并且具有许多优点。图像可以是任意大小或小,并且可以直接使用(即原始图像不需要以任何方式进行预处理),尽管某些格式(例如 COGs)将比其他格式更有效。

用例:重型建筑

此软件的驱动用例是检测重型建筑事件及其阶段的分类。

第一幅图像说明了管道的广泛区域搜索(BAS)组件,该组件使用低时空分辨率数据来检测进一步处理的候选“显著”区域。

https://data.kitware.com/api/v1/file/657ca9778c54f378b99229fa/download

系统的下一个主要组件是活动特征(AC),其中使用更高分辨率的数据来细化预测信息。在这种情况下,我们将每个多边形分类为不同的建设阶段。在上面的例子中,有 3 个检测到的候选。我们现在聚焦于中间的一个。

https://data.kitware.com/api/v1/file/657ca9788c54f378b99229fd/download

这显示了系统检测 KHQ 建筑的建设并对其阶段进行分类。此演示在公共数据上运行,可以使用 教程 6 进行重现。该区域没有在该系统上训练。

通过去中心化的 IPFS 协议以及通过 Kitware 的集中式 Girder 系统公开发布模型权重。注意 IPFS 链接使用 ipfs.io 网关,但可以使用 CID 直接访问数据。有关详细信息,请参阅 IPFS 教程

公开发布的模型权重

发布日期

IPFS

Girder

2024-01-11

bafybeiclo3c4bnhuumj77nxzodth442ybovw77cvbzp7ue23lsfnw4tyxa

65a94833d5d9e43895a66505

系统要求

在开始之前,您必须已安装 Python。我们目前支持 CPython 版本 3.10 和 3.11。

入门指南

geowatch 包可在 pypi 上获得,并且可以使用 pip 安装。要安装具有有限特性和依赖项的 geowatch 空白版本,请运行

pip install geowatch[headless]

请注意,指定“headless”很重要,以指示应使用的 opencv-python-headless 变体的 opencv。或者,您也可以指定“graphics”以使用 opencv-python 变体,但我们发现这可能会导致与 Qt 库冲突。

或者,要完全安装 GeoWATCH,请运行

pip install geowatch[headless,optional,development,tests]

从 PyPI 安装 geowatch 后,您将可以使用 GeoWATCH 命令行界面(CLI)。此时,您应该能够使用 CLI 列出可用的命令

geowatch --help

不幸的是,安装尚未完成。这是因为 PyPI 上没有 GDAL 的二进制轮子,这意味着我们在 GeoWATCH 安装时无法访问它们。幸运的是,Kitware 托管了二进制 GDAL 轮子,GeoWATCH 提供了一个工具来安装它们并完成其安装。

geowatch finish_install

如果您使用的是完全安装命令(即使 GeoWATCH 已经安装也可以运行),或者至少安装了 xdoctest,您可以通过运行 geowatch 模块中的 doctests 来测试您的安装是否正常工作。

xdoctest -m geowatch

GeoWATCH CLI 支持自动完成,但此功能需要 启用

有关更多详细信息,请参阅 GeoWATCH 开发安装指南

我们还有有限的 Windows 支持,请参阅 Windows 上的 GeoWATCH 安装

教程

我们有一系列与训练模型和预测相关的 教程

文档

快速参考,当前文档文件列表如下

开发

对于新合作者,请参阅 入职文档

对于内部合作者,请参阅 内部文档

有关 GeoWATCH CLI 和本软件包中包含的其他 CLI 工具的更多详细信息,请参阅: GeoWATCH CLI 文档

geowatch 模块建立在 Kitware 开发的几个其他 支持库 之上。熟悉这些包将有助于理解 GeoWATCH 代码库。特别是,开发者应该熟悉 kwcocokwimagescriptconfigubelt。熟悉 ndsamplerdelayed_imagecmd_queuexdoctest 也很有帮助。

已发表的研究

致谢

这项研究部分基于国家情报总监办公室(ODNI)、6号情报高级研究项目活动(IARPA)通过 2021-2011000005 支持的工作。本文中的观点和结论是作者的观点,不应理解为必然代表 ODNI、IARPA 或美国政府官方政策,无论是明确的还是暗示的。美国政府有权为政府目的复制和分发副本,尽管其中可能有版权标注。

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