IBM Maximo Visual Inspection을 사용하여 AI 프로젝트용 분석 대시보드 개발

이 코드 패턴은 IBM Maximo Visual Inspection 시작하기 학습 경로.

요약

이 코드 패턴에서 비디오 및 이미지 분석을 시각화하기 위해 사용자 정의 가능한 대시 보드를 배포하는 방법을 배웁니다.

상품 설명

이 사용자 정의 가능한 대시보드를 사용하면 IBM Maximo Visual Inspection에서 처리할 이미지를 업로드하고(객체 인식 및 이미지 분류 사용), 분석된 결과를 다운로드하고, 대화형 그래프를 통해 분석을 볼 수 있습니다.

이 코드 패턴을 완료하면 Vue.js 및 IBM Maximo Visual Inspection API를 사용하여 대시보드를 구축하여 이미지 분석을 생성하고 시각화하는 방법을 이해하게 됩니다.

흐름

1. IBM Maximo Visual Inspection에 이미지를 업로드하십시오.
2. 업로드 된 이미지에 레이블을 지정하여 모델을 학습시킵니다.
3. 모델을 배포하십시오.
4. 대시 보드를 통해 이미지를 업로드하십시오.
5. 대시 보드에서 처리 된 이미지와 그래프를 봅니다.

명령

이 패턴에 대한 자세한 단계는 README 파일. 단계는 다음을 수행하는 방법을 보여줍니다.

1. 훈련 이미지를 IBM Maximo Visual Inspection에 업로드하십시오.
2. IBM Maximo Visual Inspection에서 모델을 훈련하고 배치합니다.
3. 저장소를 복제하십시오.
4. 대시 보드를 배포하십시오.
5. 대시 보드를 통해 처리 할 이미지를 업로드하십시오.
6. 대시 보드에서 처리 된 이미지와 그래프를 봅니다.

결론

이 코드 패턴은 사용자 정의 가능한 대시보드를 배포하여 비디오 및 이미지 분석을 시각화하는 방법을 설명했습니다. 코드 패턴은 IBM Maximo Visual Inspection 시작하기 학습 경로. 학습 경로를 계속하려면 다음 패턴을 살펴보세요. 시각적 인식 모델 학습 자동화.

소스 : https://developer.ibm.com/patterns/develop-analytical-dashboards-for-ai-projects-with-powerai-vision/