URI

<machinelearning_uri>/ml-process:ObjectExtraction[.<format>]

支持的方法

GET、POST、HEAD

父资源

machineLearning

介绍

使用神经网络模型对影像进行对象提取。

支持的方法：

  • GET：返回分析的交互操作页面。
  • POST：执行分析。
  • HEAD：检查datasource资源是否存在，或权限是否可以访问datasource资源。

支持的表述格式：JSONP、RJSON、JSON、HTML、XML。

资源层次

HTTP 请求方法

对如下 URI 执行 HTTP 请求，其中，supermapiserver 是服务器名。

http://supermapiserver:8090/iserver/services/machinelearning/restjsr/ml-process:objectextraction

GET 请求

返回分析的交互操作页面。

 

POST 请求

执行分析。

请求参数

请求参数列表：

名称 类型 含义

inputDatasource

【必填】

String

 指定进行分析影像数据集所在数据源，目前只支持udb,udbx两种数据源。

inputDatasetName

【必填】

String

 指定进行分析的影像数据集名字。

modelFile

【必填】

String

 用于进行分析的训练好的模型文件。

return_bbox

【可选参数】

bool

 返回最小外接矩形

scoreThresh

【可选参数】

double

 概率阈值，仅保留预测概率高于该值的目标。默认值为0.5。

nmsThresh

【可选参数】

double

 去重阈值，去除重复目标的阈值。默认值为0.3。

outputDatasource

【必填】

String

指定分析结果存放的数据源路径，支持udb,udbx,geotiff, 输出文件格式需要与输入匹配，在文件不存在时会自行创建。

outputDatasetName

【可选参数】

String

 结果数据集名，默认值为objextract_result。

HEAD 请求

返回跟 GET 请求一样的 HTTP 响应头，但是没有响应实体。可以在不必传输整个响应内容的情况下，获取包含在响应消息头中的元数据信息。元数据信息包括媒体类型，字符编码，压缩编码，实体内容长度等。

HEAD 请求可以用来判断 objectExtraction 资源是否存在，或者客户端是否有权限访问objectExtraction 资源。通过对加.<format>的 URI 执行 HEAD 请求，还可以快速判断 objectExtraction 资源是否支持<format>格式的表述。

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