在Global Mapper Pro的V26.0更新中，引人瞩主张职能是全新推出的Global Mapper Insight and Learning Engine?（测试版），这是一个基于深度进建的图像分析工具集。该版本还引入了全新的太阳能分析工具，可能对3D数据进行分析并推算区域的安阳和阴影随功夫的变动。同时，基于机械进建的自动点云分析工具也得到了诸多改进，支持自界说训练和分类。摄影丈量分析也有了进一步的发展，Pixels to Points工具的工作流程和处置速度都进行了优化。

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Global Mapper Insight and Learning Engine?（测试版）为Global Mapper引入了深度进建分析。所有Global Mapper Pro v26用户都能够通过“深度进建”工具栏和菜单接见这些职能，蕴含多种自动栅格分析工具。这一全新的工具集提供了地皮覆盖分类、车辆鉴别和构筑提取的训练模型。用户还能够通过微调选项沉新训练模型的某些层，以提高特定数据集的分析了局。

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占有Global Mapper Pro v26.0有效许可证的用户能够鄙人个版本颁布之前（通常在2月底）使用这些工具。别不安，深度进建工具将鄙人个版本中持续可用，届时您只需更新到新版本即可持续使用这些工具，并索求我们在开发的其他职能！

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地皮覆盖分类

Global Mapper的地皮覆盖分类（LCC）工具允许用户自前进行地皮覆盖分析。与现有的公共数据集（通常为区域或全球领域的数据）相比，该工具可能处置更高分辨率的源数据，从而为用户的特定区域天生更高精度和分辨率的产品。

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指标Detection

指标Detection是指鉴别图像中的离散物体。目前，Global Mapper Insight and Learning Engine提供两种类型的指标Detection模型：车辆和构筑。通过对高分辨率航空和卫星图像进行训练，车辆Detection步骤可能通过矢量天堑框鉴别图像中的车辆。构筑鉴别则天生构筑物的矢量天堑和二进造栅格掩码。

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微调与训练

这些新工具中壮大的职能之一是微和谐沉新训练内置模型的能力。Global Mapper Insight and Learning Engine（测试版）允许用户微和谐沉新训练模型。用户能够导入或手动创建与样本图像有关的地面实况数据，并运行微调过程，从而凭据这些数据创建用于未来分析的自界说模型。微调职能让用户能够节造模型调整的深度，而完 全训练则调整整个模型。

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太阳能分析

Global Mapper Pro此刻能够基于地形、3D矢量和网格特点来推算阴影的百分比和覆盖面积。相识地形和表表特点对景观的影响合用于农业、城市规划以及贸易和住宅太阳能利用等各类场景。该工具可能推算给定区域的阴影掩码和阴影覆盖百分比，并能够思考功夫领域、高度以及天生用于动画图层工具的输出动画图层。

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自动点云分析

这次颁布蕴含了自动点云分析工具的多项更新。Global Mapper Pro的这一前沿工具曾在2024年LiDAR辅导奖中荣获“LiDAR卓越创新奖”。在v26.0版本中，自动点云分析工具的进一步改进使Global Mapper Pro成为LiDAR和点云工作流程的甄选解决规划。

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模型关键点鉴别

模型关键点鉴别是用于削减数据集大。ǖ闶亢臀募大。┑某烈，同时保留数据的沉要结构个性。关键点通常在传统地理空间利用之表的后续分析中使用，例如CAD环境或游戏和仿照场景。

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自界说训练分类模型的保留与共享

在v25.0中，Global Mapper Pro引入了为自动点云分析工具训练自界说点云分类模型的职能；谠赘詈妥越缢堤氐隳Ｐ痛唇ǖ恼庖环治鲈趘26.0版本中得到了进一步改进，新增了保留和加载训练分类模型的选项。用户此刻能够保留训练好的分类模型文件，并与其他推算机或Global Mapper用户共享该文件。

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Pixels to Points工具更新

对于使用无人机采集数据的Global Mapper Pro用户，Pixels to Points是一款极其有价值的工具。随着无人机从Pro到消费级的遍及，图像采集变得越发便捷，派出产品的价值也日益提高。摄影丈量分析对很多工作流程很沉要，并拥有宽泛的利用。在v26版本中，Global Mapper Pro进一步扩大了这一壮大的工具，加强了自动地面节造点（GCP）的搁置职能，并持续提速。

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自动地面节造点搁置的改进

自动GCP搁置职能是v25.1版本Pixels to Points工具的一项沉要新增职能。天然地，我们在Global Mapper Pro v26.0中进一步改进了这项流程。该工具在极端地形场景下的鉴别过程得到了进一步优化，非尺度指标此刻更容易鉴别，改进的评分机造使得在一张图像中可能存在多个指标时的搁置越发正确。

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提速

由于摄影丈量处置和分析的推算密集性，这些工作通常耗时较长。我们进一步优化了处置管路，提高了CPU和GPU的处置机能。我们高慢地颁发，这一版本的工具在某些场景下的处置速度较前一版本提升了50%以上。

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