Интеграция Oracle Analytics с Oracle Cloud Infrastructure Vision

Интегрируйте Oracle Analytics с Oracle Cloud Infrastructure (OCI) Vision, чтобы анализировать изображения или видео для обнаружения лиц, объектов или меток без использования машинного обучения или искусственного интеллекта. Например, можно находить автомобили на фотографиях или лица в видео.

Разделы:

Обзор интеграции Oracle Analytics с Vision

Vision — это один из нескольких сервисов искусственного интеллекта (ИИ), предоставляемых Oracle Cloud Infrastructure. Он дает возможность применять машинное обучение и искусственный интеллект без экспертных знаний в области науки о данных.

Описание GUID-64C7FEB3-4F0E-4EC5-AFA3-AF0302505B4E-default.png ниже

.png

Интеграция Oracle Analytics с Vision позволяет анализировать изображения и видео, обнаруживая объекты, текст, лица и т. д. Этот анализ ИИ выполняется путем вызова сервиса Vision из потока данных в Oracle Analytics.

Oracle Analytics поддерживает предварительно обученные модели.

Сводная информация

Тип анализа	Изображения	Видео
Классификация
Лица
Подпись
Объект
Текст

Предварительно обученные модели

Модель обнаружения лиц определяет наличие лиц на изображениях или в видео. Используя информацию о расположении лиц на изображении, полученную этой моделью, можно добавить размытие, чтобы скрыть личность людей на фото.
Модель классификации изображений использует фиксированный набор категорий для назначения меток изображениям (не видео).
Модель обнаружения меток определяет наличие меток в видео.
Модель обнаружения объектов позволяет находить экземпляры реальных объектов или определенные шаблоны на изображениях или видео, например кошек, собак, велосипеды, или летательные аппараты, а также метки.
Модель обнаружения текста находит текст на изображениях или в видео. Преобразование напечатанного или рукописного текста в цифровой формат.

Специально обученные модели

Специально обученные модели калибруются и настраиваются для обнаружения изображений и шаблонов в определенных целях. Например, в то время как предварительно обученная модель может определять электрические цепи, вы можете разработать специально обученную модель для определения электрических компонентов, составляющих электрическую цепь, например резисторов, светодиодов, диодов и конденсаторов. См. раздел "Руководства по Vision".

Политики, необходимые для интеграции OCI Vision с Oracle Analytics

Для интеграции Oracle Analytics с OCI Vision убедитесь в наличии необходимых политик безопасности.

Пользователь OCI, указанный в подключении между Oracle Analytics Cloud и арендой OCI, должен иметь разрешения на чтение, запись и удаление в пространстве, содержащем необходимые ресурсы OCI. Убедитесь, что пользователь OCI принадлежит к группе пользователей со следующими минимальными политиками безопасности OCI. При подключении к аренде OCI из Oracle Analytics можно использовать API-ключ OCI или субъект ресурсов.

Примечание.:

Oracle Cloud ID (OCID) — идентификаторы ресурсов, используемые в OCI.

Примечание.:

Для субъекта ресурсов: чтобы включить все экземпляры Analytics в отделении, укажите {request.principal.type='analyticsinstance', request.principal.compartment.id='<compartmentA_ocid>'} вместо {request.principal.id='<analytics_instance_ocid>'}.

Политики API-ключей	Политики субъектов ресурсов
`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>'}`

Типовая процедура интеграции Oracle Analytics с Vision

Выполните эти задачи, необходимые для интеграции Oracle Analytics с Vision и обнаружения объектов, классификации изображений или распознавания текста.

Задача	Описание	Дополнительная информация
Проверка предварительных условий	Убедитесь, что у пользователя, подключающегося из Oracle Analytics к аренде OCI, есть необходимые политики безопасности.	Политики, необходимые для интеграции OCI Vision с Oracle Analytics
Подключение к OCI Vision	Создайте многоразовое подключение к сервису Vision.	Создание подключения к области аренды Oracle Cloud Infrastructure
Подготовка изображений или видео для анализа	Просмотрите предварительные условия для изображений и видео. Затем создайте набор данных, который ссылается на изображения или видео, которые требуется проанализировать, и загрузите его в Oracle Analytics.	Предварительные условия для изображений и видео, используемых для анализа с помощью модели OCI Vision Подготовка изображений или видео к анализу с помощью модели OCI Vision
Доступ к модели в Oracle Analytics	Зарегистрируйте модель Vision в Oracle Analytics, чтобы сделать ее доступной для потоков данных.	Доступ к модели Vision в Oracle Analytics
Обработка изображений или видео	Используйте поток данных, чтобы применить Vision для анализа изображений или видео.	Использование моделей Oracle Cloud Infrastructure Vision в Oracle Analytics
Анализ результатов	Для анализа результатов используйте набор данных, сгенерированный потоком данных.	Выходные данные, сгенерированные для моделей распознавания лиц, обнаружения объектов, классификации изображений и анализа распознавания текста

Предварительные условия для изображений и видео, используемых для анализа с помощью модели OCI Vision

Перед началом обработки изображений или видео с использованием модели Vision в Oracle Analytics следуйте этим предварительным условиям.

Обзор

Контейнеры в хранилище объектов OCI используются для хранения изображений, которые необходимо проанализировать, а затем для доступа к этим изображениям в Oracle Analytics создается набор данных.

В большинстве случаев входные изображения и модели Vision хранятся в одной учетной записи (аренде) Oracle Cloud. Если входные изображения и модель Vision хранятся в разных арендах, необходимо убедиться, что контейнер хранения, содержащий входные изображения является общедоступным, а входной набор данных для потока данных содержит отдельные URL-адреса изображений (как описано в шаге 4). Чтобы узнать, как сделать контейнер общедоступным, см. Изменение видимости контейнера.

Изображения

Потоки данных в Oracle Analytics могут обрабатывать до 20 000 изображений за один запуск. Если требуется обработать более 20 000 изображений, в хранилище объектов и архивном хранилище OCI создайте несколько контейнеров, содержащих не более 20 000 изображений в каждом. Далее создайте отдельный набор данных и поток данных для каждого контейнера и используйте последовательность для последовательной обработки нескольких потоков данных.

Видео

Поддерживаемые форматы видео: .mov, .mp4, .h264, .mkv, .webm.
До 20 ГБ, продолжительность до 10 часов.
Отдельные видео могут иметь размер до 1 ГБ.
Каждый запускаемый поток данных Oracle Analytics может обрабатывать около 50 минут видео. Точный предел зависит от размера, разрешения и формата видеофайла.

Подготовка изображений или видео к анализу с помощью модели OCI Vision

В консоли OCI перейдите в Хранилище объектов и архивное хранилище и создайте контейнер для хранения изображений.

.png
Загрузите изображения или видео в контейнер.
Убедитесь, что контейнер не содержит посторонних файлов. Oracle Analytics обрабатывает каждый файл в контейнере.

.png

Контейнер может быть частным или общедоступным, но должен быть доступен пользователю OCI и соответствовать общим ограничениям OCI на изображения. См. документацию OCI. Для ссылки на изображения и видео используется значение URL-адрес (URI).
Для обработки каждого изображения или видео в контейнере добавьте URL-адрес контейнера в файл CSV.
1. В окне "Хранилище объектов" выберите контейнер для отображения изображений в диалоговом окне "Объекты".
2. Скопируйте URL-адрес из адресной строки браузера.
3. Создайте файл CSV с полями для значений ID, Bucket Name и Bucket URL.
4. Вставьте URL-адрес контейнера в файл CSV в качестве значения Bucket URL.
  
  .png
  
  Если у вас более 20 000 изображений, обычно создается несколько контейнеров, которые содержат до 20 000 изображений, а также отдельный набор данных для каждого контейнера.
Чтобы ссылаться на изображения по отдельности, создайте CSV-файл с полями "Идентификатор", "Название изображения" и "Местоположение файла" и укажите в них уникальные идентификаторы, имена и URI изображений для анализа.

.png
Чтобы ссылаться на видео по отдельности, создайте CSV-файл с полями "Идентификатор" и "URL" и укажите в них уникальные идентификаторы и URI видео для анализа.

.png
В Oracle Analytics нажмите Создать, затем Набор данных и загрузите CSV-файл, созданный на этапе 3, 4 или 5.

См. раздел "Создание набора данных на основе загруженного с компьютера файла".

Доступ к модели Vision в Oracle Analytics

Сделайте модель Vision доступной в Oracle Analytics, чтобы анализировать изображения и видео с обнаружением объектов, классификацией изображений или распознаванием текста с помощью потоков данных.

Перед началом работы создайте подключение к области аренды OCI. См. раздел "Создание подключения к области аренды Oracle Cloud Infrastructure".

В пространстве хранилища объектов OCI создайте контейнер, используя подходящее имя (например MyVisionModelStagingBucket).
Этот промежуточный контейнер:
- Должен быть создан в доступном пространстве.
- Должен быть создан перед регистрацией модели.
- Может иметь частную видимость.
- Может использоваться для нескольких моделей.
- Можно изменить на экране "Проверка".
На главной странице Oracle Analytics нажмите Меню страницы , выберите Зарегистрировать модель/функцию, а затем Модели OCI Vision.
В диалоговом окне "Регистрация модели Vision" в разделе На основе подключения нажмите на подключение, созданное в ходе выполнения процедуры, описанной в разделе Создание подключения к области аренды Oracle Cloud Infrastructure.

.png

Отобразится список доступных моделей.

.png
В списке доступных моделей выберите модель, которую необходимо применить к данным изображения.
Например, для обнаружения автомобилей на фотографиях выберите Предварительно обученная модель обнаружения объектов, а для обнаружения лиц в видео выберите Предварительно обученная модель обнаружения лиц в видео.

При выборе модели на информационной панели отображаются сведения о модели.

.png
В поле Имя модели укажите имя для идентификации модели в Oracle Analytics.
В поле Имя промежуточного контейнера введите имя, указанное в ходе выполнения шага 1 (например MyVisionModelStagingBucket).
Нажмите Регистрация.

Совет. Чтобы просмотреть зарегистрированную модель, на главной странице Oracle Analytics перейдите в раздел Машинное обучение, а затем выберите Модели.