此 Code Pattern 已纳入 IBM Maximo Visual Inspection 入门学习路径。
级别 | 主题 | 类型 |
---|---|---|
100 | 计算机视觉简介 | 文章 |
101 | IBM Maximo Visual Inspection 简介 | 文章 |
201 | 构建并部署 IBM Maximo Visual Inspection 模型并在 iOS 应用中使用 | 教程 |
202 | 通过对象检测定位并统计物体 | Code Pattern |
203 | 使用 OpenCV 和深度学习对视频中的对象进行跟踪 | Code Pattern |
301 | 验证计算机视觉深度学习模型 | Code pattern |
302 | 使用 IBM Maximo Visual Inspection 针对 AI 项目开发分析仪表板 | Code Pattern |
303 | 自动化视觉识别模型训练 | Code Pattern |
304 | 在仪表板中加载 IBM Maximo Visual Inspection 推断结果 | Code Pattern |
305 | 构建对象检测模型以从汽车图像中识别车牌 | Code Pattern |
306 | 自动化视频分析 | Code Pattern |
307 | 通过 AI 对实时摄像头流和视频收集见解 | Code Pattern |
摘要
实现用于监控文件夹变更的脚本。将图像复制到文件夹后,会自动上传图像,以供 IBM Maximo Visual Inspection 进行分析。
该解决方案主要面向使用无人机检查设备的公用事业公司和通信公司。从无人机的图像存储中复制检查片段时,会将视频分成若干帧,然后对每一帧进行分析。
可以将识别的类/对象、置信度分数、热图和视频时间戳信息存储在 CSV 文件中。此 CSV 文件与 Code Pattern 使用 IBM Maximo Visual Inspection 生成视频分析并实现可视化兼容,后者会将分析结果呈现在仪表板中。
概览
本 Pattern 教您如何使用我们提供的脚本来监控文件夹中的变更。
流程
操作说明
按照以下步骤来设置并运行本 Code Pattern。
- 获得代码
- 填充配置文件
- 启动脚本
- 将 CSV 加载到仪表板中(可选)
有关更多详细信息,可阅读 GitHub 上 Code Pattern 的 README 文件。
本文翻译自:Automate your video analysis(2020-07-14)