本 Code Pattern 已纳入 IBM Maximo Visual Inspection 入门学习路径。
级别 | 主题 | 类型 |
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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洞察 | Code Pattern |
摘要
通过“Visual Inspector”应用程序,可以在 IoS 设备上使用 IBM Maximo Visual Inspection 模型。您可以在自定义仪表板中查看从移动设备上传的结果。此仪表板将在一张交互式表格中呈现图像结果,您可以在该表中添加过滤器,执行搜索以及将结果导出为 PDF 文件。
概览
本 Code Pattern 展示了一个仪表板,此仪表板用于从 IBM Maximo Visual Inspection 实例中提取图像分析数据。您可以过滤所提取的数据,并在一张交互式表格中查看这些数据。也可以将所显示的数据导出为 PDF 报告。本 Code Pattern 旨在供通过 Visual Inspector iOS 应用程序将图像上传到 IBM Maximo Visual Inspection 实例的用户使用。
完成本 Code Pattern 后,您将掌握如何:
- 从 IBM Maximo Visual Inspection 实例中提取信息并将其另存为 CSV 文件
- 如何在 Web 浏览器中直观呈现和过滤数据
流程
- 使用 IBM Visual Inspector 应用程序上传图像。
- 通过 Visual Inspector 应用程序在 IBM Maximo Visual Inspection 中训练图像推断模型。
- 运行 Python 脚本,以提取推断数据并将其另存为 .csv 文件。
- 将 .csv 文件上传到仪表板并查看结果。
操作说明
可以在 README 文件中找到本 Code Pattern 的详细步骤。这些步骤将展示如何:
- 使用 IBM Visual Inspector 应用程序上传图像。
- 克隆存储库。
- 提取图像数据并将其另存为 .csv 文件。
- 将数据加载到仪表板中。
结束语
本 Code Pattern 展示了一个仪表板,此仪表板用于从 IBM Maximo Visual Inspection 实例中提取图像分析数据。本 Code Pattern 已纳入 IBM Maximo Visual Inspection 入门学习路径。要继续完成此学习路径,可查看下一个 Code Pattern:构建对象检测模型以从汽车图像中识别车牌。
本文翻译自:Load IBM Maximo Visual Inspection inference results in a dashboard(2020-06-16)