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Libreria que automatiza la ubicacion espacial de los Bounding Boxes

Project description

UbiGeoAI

Serie de funciones que permiten al usuario ubicar espacialmente los Bounding Boxes a partir de archivos georreferenciados (ráster) generando de esta manera, archivos en formato shapefile. Lo que permite hacer análisis en Sistemas de Información Geográfica (SIG).

Si quieres conocer mas de nuestro trabajo visita los siguientes enlaces de LinkedIn:

Instalación

Creación de carpetas dentro de la ruta donde se implemente la librería

De manera automática, la librería creará carpetas esenciales para su funcionamiento. Estas carpetas se encontrarán en la dirección del código donde se ejecute la librería. NOTA IMPORTANTE: cada vez que se ejecute la librería se deben de respaldar los resultados ya que estos serán borrados de manera permanente. Las carpetas que se crearán serán las siguientes:

  • Predict

  • Predict_jpg

  • Resultados

  • runs

Parámetros esenciales de la librería

  • path_raster = ruta del archivo ráster donde se harán las detecciones

  • path_model = ruta del archivo PyTorch generado obtenido mediante Yolo OBB

  • confidence = el valor de confidencia

  • output_name = el nombre que se les asignará a los resultados obtenidos

  • img_div = tamaño de las matrices generadas a partir de la división del ráster de entrada

Archivos que se obtienen después de la ejecución de la librería

Dentro de la carpeta de resultados, tendremos dos resultados. El primero de ellos es un archivo GeoJSON y el otro es un archivo Shapefile.

Ejemplo de salida

Ubicación geográfica de los Bounding Boxes

Los shapefile que se obtienen pueden ser visualizados en un SIG y se pueden hacer análisis con ellos, por ejemplo, análisis de densidad.

Ejemplo de salida

Ejemplo de utilización de la librería:

# Se importa la librería 
from ubigeoai import GeoUbicacion
GeoUbicacion(path_raster='Mapa.tif', path_model='best.pt', confidence=0.2, output_name='Deteccion.shp', img_div=540)

Salida

Ejemplo de salida

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Uploaded Source

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Uploaded Python 3

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Algorithm Hash digest
SHA256 4fa7807e8b9568e5d5652f801e3cbc7c00663399150b61df023af53eb8e8a7bf
MD5 e1261529ca38cc1538dfe53da286d2da
BLAKE2b-256 7dae7e9f192eb49bd681e1518f16d99592bccad6c4127c800c1aeb0d61fe298d

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MD5 dc5926fc50881bd0f697d2d9677068fb
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