学习路径：IBM Maximo Visual Inspection 入门

本学习路径是为了那些对快速了解 IBM Maximo Visual Inspection 提供了什么及如何使用它感兴趣的开发者而设计的。本学习路径由基础教程及一些带有代码的完整示例组成。学习完本学习路径，您将了解 Maximo Visual Inspection 的更多高级功能以及不同的用例。

请点击下面的卡片，或查看上表以获取涵盖主题的完整列表并开始学习。

计算机视觉简介

• 视频中对象跟踪
• 创建自定义模型

IBM Maximo Visual Inspection 介绍

• 创建数据集
• 分配图像分类的类别
• 标记物体以进行物体检测
• 在 APP 中使用模型

构建部署 IBM Maximo Visual Inspection 模型并在 iOS APP 中使用

• 创建数据集
• 训练图片分类模型
• 在 web API 上部署模型
• 将 API 集成到 iOS 应用中

通过对象检测定位并统计物体

• 创建数据集
• 训练对象检测模型
• 在 web API 上部署模型
• 使用 REST 调用测试模型
• 将对象检测集成到 Node.js Web 应用程序中

使用 OpenCV 和深度学习对视频中的对象进行跟踪

• 使用自动标记功能从视频中创建对象检测分类器
• 使用 Jupyter Notebook、OpenCV 和 IBM Maximo Visual Inspection 处理视频的帧
• 使用 IBM Maximo Visual Inspection 检测视频帧中的对象
• 使用 OpenCV 逐帧跟踪对象
• 在移动对象进入关注区域后进行计数
• 使用边框、标签和统计数据对视频加以注解

验证计算机视觉深度学习模型

• 使用 IBM Maximo Visual Inspection 训练和部署图像分类模型
• 运行 Jupyter Notebook
• 使用各种准确度统计数据来评估结果
• 使用新的测试数据集来验证现有的已部署模型

使用 IBM Maximo Visual Inspection 针对 AI 项目开发分析仪表板

• 将训练图片上传到 IBM Maximo Visual Inspection
• 在 IBM Maximo Visual Inspection 中训练部署模型
• 通过仪表板上传要处理的图像
• 在仪表板中查看已处理的图像图形

自动化视觉识别模型训练

• 自动对图像进行分类，并将其上传到 IBM Maximo Visual Inspection
• 在 IBM Maximo Visual Inspection 中自动进行模型训练

在仪表板中加载 IBM Maximo Visual Inspection 推断结果

• 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

构建对象检测模型以从汽车图像中识别车牌

• 构建对象检测模型
• 在检测到特定对象时触发后处理脚本
• 使用 Python Opencv 库来准备要执行 OCR 操作的图像
• 调整 Tesseract OCR 以检测特定字体

自动化视频分析

• 安装并激活提供的脚本
• 在 Maximo Visual Inspection 中训练和部署推理模型

通过 AI 对实时摄像头流和视频收集见解

• 显示实时 RTSP 摄像机流或预录制的视频
• 获得不同的可视化效果，例如列表，饼图和数据表

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