在 Oracle Analytics 中使用 Oracle Cloud Infrastructure Vision 模型

使用预训练的 Oracle Cloud Infrastructure (OCI) 视觉模型来分析图像和视频。这样，无需掌握机器学习 (Machine Learning, ML) 或人工智能 (Artificial Intelligence, AI) 专业知识，就可以在应用程序中构建图像识别和文本识别。

例如，当您使用 OCI 预训练视觉模型时，您可以检测相片中的对象（例如汽车和人脸），然后对图像进行模糊处理以保护个人的身份。

Oracle Analytics 支持以下模型：

图像的图像分类。
图像和视频的人脸检测。
图像和视频的文本检测。
视频的标签检测。
图像和视频的对象检测。

先决条件：

请参见将 Oracle Analytics 与 Oracle Cloud Infrastructure Vision 集成。
请参见准备图像或视频以使用 OCI 视觉模型进行分析。

注：

采用 Oracle Analytics 的 OCI 人脸检测在每个图像中最多可以识别 250 个人脸。

在 Oracle Analytics 主页上，依次单击创建和数据流。
选择准备好的引用图像或视频的数据集，然后单击添加。
从数据流步骤窗格中，双击应用 AI 模型。
在“选择 AI 模型”中，选择模型，然后单击确定。
使用输出和参数选项配置模型。

.png 的说明
在“应用模型”中，展开参数，然后配置输入列和输入类型。
- 输入列 — 单击选择列，然后选择包含图像或视频的存储桶 URL 或 URI 的数据集列。例如，如果数据集列名为 URL，则选择 URL。
  
  .png 的说明
- 输入类型：
  - 如果您要通过存储桶引用源图像，则选择存储桶。
  - 如果您要逐个引用源图像，则选择图像。
  - 如果您要单独引用源视频，则选择视频。
请参见对象检测、图像分类和文本检测分析模型的参数选项。
从数据流步骤窗格中，双击保存数据。
输入数据集的名称，然后选择用于保存数据集的位置。
例如，您可以将数据集称为“停车分析结果”。
单击保存，输入数据流名称，然后单击确定保存数据流。
单击运行数据流以分析图像并在新数据集中输出结果。
在 Oracle Analytics 主页上，单击数据，然后打开在步骤 8 中指定的数据集。
使用数据集来分析结果。请参见为人脸检测、对象检测、图像分类和文本检测分析模型生成的输出数据。

如果图像少于 20,000 个，则可以在单个数据流中处理它们。如果图像超过 20,000 个，则创建单独的数据流来处理每个存储桶（即为每个存储桶使用单独的数据集），并使用序列来顺序处理多个数据流。请参见使用一系列数据流处理数据。

要找到生成的数据集，请从 Oracle Analytics 主页导航到数据，然后导航到数据集。

.png 的说明

有关生成的结果的更多详细信息，请参见为人脸检测、对象检测、图像分类和文本检测分析模型生成的输出数据。