Integrarea Oracle Analytics cu Oracle Cloud Infrastructure Vision
Integraţi Oracle Analytics cu Oracle Cloud Infrastructure (OCI) Vision pentru a analiza imagini sau videoclipuri în vederea detectării feţelor, obiectelor sau etichetelor, fără a fi nevoie de expertiză în domeniul învăţării automate sau al inteligenţei artificiale. De exemplu, poate doriţi să identificaţi maşini în imagini sau feţe în clipuri video.
Subiecte:
-
Politicile obligatorii pentru integrarea OCI Vision cu Oracle Analytics
- Fluxul de lucru tipic pentru integrarea Oracle Analytics cu Vision
-
Crearea unei conexiuni la tenancy-ul Oracle Cloud Infrastructure
- Cerinţe preliminare pentru imagini şi clipuri video, pentru analiza cu un model OCI Vision
-
Pregătirea imaginilor sau a clipurilor video pentru analiza cu un model OCI Vision
- Setarea unui model Vision ca disponibil în Oracle Analytics
Prezentare generală a integrării Oracle Analytics cu Vision
Vision este unul dintre serviciile de inteligenţă artificială (AI) furnizate de Oracle Cloud Infrastructure. Vă oferă posibilitatea de a aplica învăţarea automată şi inteligenţa artificială, fără să trebuiască să aveţi experienţă în ştiinţa datelor.
Integrarea Oracle Analytics cu Vision vă permite să analizaţi imagini şi clipuri video pentru a detecta obiecte, text, feţe etc. Analiza AI se efectuează prin invocarea serviciului Vision dintr-un flux de date din Oracle Analytics.
Oracle Analytics acceptă modelele pre-instruite:
Sumar
| Tip analiză | Imagini | Clipuri video |
|---|---|---|
| Clasificare |  |
 |
| Feţe | |
|
| Etichetă | |
|
| Obiect | |
|
| Text | |
|
Modele pre-instruite
- Detectarea feţelor - Identifică existenţa feţelor în imagini sau clipuri video. De exemplu, dacă doriţi să ascundeţi identitatea oamenilor din imagini adăugând o estompare la imagine, folosind informaţiile despre locaţia feţei returnate de acest model.
-
Clasificarea imaginilor - Utilizaţi un set fix de categorii pentru a asigna etichete imaginilor (nu clipurilor video).
- Detectarea etichetelor - Identificaţi existenţa etichetelor în clipuri video.
-
Detectarea obiectelor - găseşte instanţa cu obiecte reale sau anumite tipare în imagini şi clipuri video, de exemplu, pisici, câini, biciclete aeronave sau etichete.
-
Detectarea textului - Detectaţi text în imagini sau clipuri video. Convertiţi textul tipărit sau scris de mână într-un format digital.
Modele instruite personalizat
Modelele instruite personalizate sunt calibrate şi optimizate pentru a detecta imagini şi tipare în anumite scopuri. De exemplu, dacă un model pre-instruit poate să identifice circuite electrice, puteţi proiecta un model instruit personalizat, pentru a identifica piesele unui circuit electric, de exemplu rezistenţe, LED-uri, diode şi condensatoare. Consultaţi Tutoriale despre Vision.
Politicile obligatorii pentru integrarea OCI Vision cu Oracle Analytics
Pentru a integra Oracle Analytics cu OCI Vision, asiguraţi-vă că aveţi politicile de securitate obligatorii.
Utilizatorul OCI pe care îl specificaţi în conexiunea dintre Oracle Analytics Cloud şi tenancy-ul dvs. OCI trebuie să aibă permisiuni de citire, scriere şi ştergere în compartimentul care conţine resursele OCI pe care doriţi să le utilizaţi. Verificaţi dacă utilizatorul OCI aparţine unui grup de utilizatori cu următoarele politici de securitate de nivel minim pentru OCI. Când vă conectaţi la un tenancy OCI din Oracle Analytics, puteţi utiliza o cheie API OCI sau un responsabil cu resursele.
Notă:
ID-urile Oracle Cloud (OCID) sunt identificatori ai resurselor utilizaţi în OCI.Notă:
În cazul responsabilului cu resursele, pentru a include toate instanţele Analytics într-un compartiment, specificaţi{request.principal.type='analyticsinstance', request.principal.compartment.id='<compartmentA_ocid>'} în loc de {request.principal.id='<analytics_instance_ocid>'}.| Politici pentru chei API | Politici privind responsabilul cu resursele |
|---|---|
Allow group <group_name> to manage ai-service-vision-family in tenancy |
Allow any-user to manage ai-service-vision-family in tenancy where all {request.principal.id='<analytics_instance_ocid>'} |
Allow group <group_name> to read buckets in compartment <compartment_name> |
Allow any-user to read buckets in compartment <compartment_name> where all {request.principal.id='<analytics_instance_ocid>'} |
Allow group <group_name> to manage objects in compartment <compartment_name> where target.bucket.name='<staging_bucket_name>' |
Allow any-user to manage objects in compartment <compartment_name> where all {request.principal.id='<analytics_instance_ocid>', target.bucket.name='<staging_bucket_name>'} |
Allow group <group_name> to read objects in compartment <compartment_name> where target.bucket.name='<images_bucket_name>' |
Allow any-user to read objects in compartment <compartment_name> where all {request.principal.id='<analytics_instance_ocid>', target.bucket.name='<images_bucket_name>'} |
Allow group <group_name> to read objectstorage-namespaces in tenancy |
Allow any-user to read objectstorage-namespaces in tenancy where all {request.principal.id='<analytics_instance_ocid>'} |
Fluxul de lucru tipic pentru integrarea Oracle Analytics cu Vision
Pentru a integra Oracle Analytics cu Vision şi a efectua operaţiuni de detectare a obiectelor, clasificare a imaginilor sau detectare a textului, efectuaţi aceste sarcini obligatorii.
| Sarcină | Descriere | Informaţii suplimentare |
|---|---|---|
| Examinaţi cerinţele preliminare | Verificaţi dacă utilizatorul care se conectează de la Oracle Analytics la tenancy-ul OCI are politicile de securitate necesare. | Politicile obligatorii pentru integrarea OCI Vision cu Oracle Analytics |
| Conectaţi-vă la OCI Vision | Creaţi o conexiune reutilizabilă la serviciul Vision. | Crearea unei conexiuni la tenancy-ul Oracle Cloud Infrastructure |
| Pregătiţi imaginile sau clipurile video pentru analiză | Examinaţi cerinţele preliminare pentru imagini şi clipuri video.
Apoi creaţi un set de date care face referire la imaginile sau clipurile video pe care doriţi să le analizaţi şi încărcaţi-l în Oracle Analytics. |
Cerinţe preliminare pentru imagini şi clipuri video, pentru analiza cu un model OCI Vision Pregătirea imaginilor sau a clipurilor video pentru analiza cu un model OCI Vision |
| Faceţi ca un model să fie disponibil în Oracle Analytics | Înregistraţi un model Vision în Oracle Analytics, pentru a-l seta ca disponibil pentru fluxurile de date. | Setarea unui model Vision ca disponibil în Oracle Analytics |
| Procesaţi imaginile sau clipurile video | Utilizaţi un flux de date pentru a aplica Vision pentru analizarea imaginilor sau clipurilor video. | Utilizarea modelelor Oracle Cloud Infrastructure Vision în Oracle Analytics |
| Analizaţi rezultatele | Utilizaţi setul de date generat de fluxul de date, pentru a analiza rezultatele. | Datele rezultate generate, aferente modelelor de analiză pentru detectarea feţelor, detectarea obiectelor, clasificarea imaginilor şi detectarea textului |
Cerinţe preliminare pentru imagini şi clipuri video, pentru analiza cu un model OCI Vision
Înainte de a începe să procesaţi imagini sau clipuri video utilizând un model Vision din Oracle Analytics, urmaţi aceşti paşi preliminari.
Prezentare generală
Puteţi utiliza bucketuri în Object Storage din OCI, pentru a stoca imaginile pe care doriţi să le analizaţi, apoi creaţi un set de date pentru a accesa acele imagini în Oracle Analytics.
În majoritatea cazurilor, imaginile de intrare şi modelele Vision sunt stocate în acelaşi cont Oracle Cloud (tenancy). Dacă imaginile de intrare şi modelul Vision sunt stocate pe tenancy-uri diferite, trebuie să verificaţi dacă vizibilitatea bucketului de stocare care conţine imaginile dvs. de intrare este publică şi setul de date de intrare din fluxul de date conţine URL-urile individuale ale imaginilor (aşa cum este descris la Pasul 4). Pentru a afla cum să setaţi un bucket ca public, consultaţi Modificaţi vizibilitatea unui bucket.
Imagini
Fluxurile de date din Oracle Analytics pot procesa până la 20.000 de imagini într-o singură rulare. Dacă aveţi de procesat mai mult de 20.000 de imagini, în Object Storage şi Archive Storage din OCI creaţi mai multe bucketuri care să conţină cel mult 20.000 de imagini fiecare. Apoi, creaţi un set de date şi un flux de date separat pentru fiecare bucket şi utilizaţi o secvenţă pentru a procesa secvenţial mai multe fluxuri de date.
Clipuri video
- Formate video acceptate: .mov, .mp4, .h264, .mkv, .webm.
- Până la 20 GB şi durată de maximum 10 ore.
- Videoclipurile individuale pot fi de până la 1 GB.
- Fiecare rulare a fluxului de date Oracle Analytics poate procesa aproximativ 50 de minute de video. Limita exactă depinde de dimensiunea, rezoluţia şi formatul fişierului video.
Pregătirea imaginilor sau a clipurilor video pentru analiza cu un model OCI Vision
Puteţi utiliza bucketuri în Object Storage din OCI, pentru a stoca imaginile pe care doriţi să le analizaţi, apoi creaţi un set de date pentru a accesa acele imagini în Oracle Analytics.
În majoritatea cazurilor, imaginile de intrare şi modelele Vision sunt stocate în acelaşi cont Oracle Cloud (tenancy). Dacă imaginile de intrare şi modelul Vision sunt stocate pe tenancy-uri diferite, trebuie să verificaţi dacă vizibilitatea bucketului de stocare care conţine imaginile dvs. de intrare este publică şi setul de date de intrare din fluxul de date conţine URL-urile individuale ale imaginilor (aşa cum este descris la Pasul 4). Pentru a afla cum să setaţi un bucket ca public, consultaţi Modificaţi vizibilitatea unui bucket.
- În consola OCI, navigaţi la Object Storage şi Archive Storage şi creaţi un bucket nou pentru a vă stoca imaginile.
- Încărcaţi-vă imaginile sau clipurile video în bucket.
Bucketul nu poate conţine fişiere externe. Oracle Analytics procesează fiecare fişier din bucket.Bucketul poate fi privat sau public, dar trebuie să fie accesibil pentru utilizatorul OCI şi să respecte limitele generice pentru imagini ale OCI. Consultaţi documentaţia OCI. Utilizaţi valoarea Cale URL (URI) pentru a crea referinţe la imagini şi clipuri video.
- Pentru a procesa fiecare imagine sau clip video dintr-un bucket, adăugaţi URL-ul bucketului într-un fişier CSV.
- Lipiţi URL-ul bucketului în fişierul CSV ca valoare pentru
Bucket URL.Dacă aveţi mai mult de 20.000 de imagini, de obicei, trebuie să creaţi mai multe bucketuri care să conţină cel mult 20.000 de imagini fiecare şi să creaţi un set de date separat pentru fiecare bucket.
- Lipiţi URL-ul bucketului în fişierul CSV ca valoare pentru
- Pentru a crea individual referinţe la imagini, creaţi un fişier CSV cu ID-urile câmpurilor, numele imaginii şi locaţia fişierului şi populaţi fişierul cu ID-urile, denumirile şi URI-urile unice ale imaginilor de analizat.
- Pentru a crea individual referinţe la clipuri video, creaţi un fişier CSV cu ID-urile câmpurilor şi URL şi populaţi fişierul cu ID-urile şi URI-urile unice ale clipurilor video de analizat.
Setarea unui model Vision ca disponibil în Oracle Analytics
Setaţi un model Vision ca disponibil în Oracle Analytics, pentru a putea analiza imaginile sau clipurile video pentru a efectua operaţiuni de detectare a obiectelor, clasificare a imaginilor sau detectare a textului, utilizând fluxuri de date.
- În pagina home din Oracle Analytics, faceţi clic pe meniul Pagină
, selectaţi Înregistrare model/funcţie şi apoi selectaţi Modele OCI Vision. - În dialogul Înregistraţi un model Vision, în secţiunea Dintr-o conexiune, faceţi clic pe conexiunea pe care aţi creat-o în Crearea unei conexiuni la tenancy-ul Oracle Cloud Infrastructure.
Se va afişa o listă cu modelele disponibile. - În lista de modele disponibile, faceţi clic pe modelul pe care doriţi să-l aplicaţi datelor imaginii dvs.
De exemplu, pentru a detecta maşini în fotografii, selectaţi Detectare preinstruită obiecte sau pentru a detecta feţe în clipuri video, selectaţi Detectare preinstruită a feţelor pentru clipuri video.
