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ऑब्जेक्ट डिटेक्शन मॉडल का उपयोग करें Power Automate

  1. Power Automateपर लॉग इन करें.

  2. बाएँ फलक में मेरे प्रवाह का चयन करें, और फिर नया प्रवाह >त्वरित क्लाउड प्रवाह का चयन करें.

  3. अपने प्रवाह को नाम दें, मैन्युअल रूप से प्रवाह ट्रिगर करें के अंतर्गत इस प्रवाह को ट्रिगर करने का तरीका चुनें का चयन करें, और फिर बनाएँ का चयन करें।

  4. विस्तृत करें मैन्युअल रूप से प्रवाह ट्रिगर करें, और फिर इनपुट प्रकार के रूप में +इनपुट जोड़ें>फ़ाइल का चयन करें.

  5. फ़ाइल सामग्री को मेरी छवि (जिसे शीर्षक भी कहा जाता है) से प्रतिस्थापित करें।

  6. + नया चरण>AI Builder चुनें, और फिर क्रियाओं की सूची में छवियों में वस्तुओं का पता लगाना और उनकी गणना करना चुनें।

  7. उस ऑब्जेक्ट डिटेक्शन मॉडल का चयन करें जिसका आप उपयोग करना चाहते हैं.

  8. छवि इनपुट में, गतिशील सामग्री सूची से मेरी छवि चुनें:

    मेरी छवि निर्दिष्ट करें.

  9. छवि पर पाई गई वस्तु या वस्तुओं का नाम प्राप्त करने के लिए:

    1. नया चरण चुनें.
    2. उस क्रमिक क्रिया को खोजें जिसे आप अपने प्रवाह से निष्पादित करना चाहते हैं, उदाहरण के लिए किसी Excel तालिका में कोई पंक्ति जोड़ना या कोई ईमेल भेजना।
    3. किसी भी क्रमिक क्रिया के इनपुट का चयन करें, और फिर डायनामिक सामग्री सूची में पता लगाए गए ऑब्जेक्ट का नाम का चयन करें.

बधाई! आपने एक प्रवाह बनाया है जो ऑब्जेक्ट डिटेक्शन AI Builder मॉडल का उपयोग करता है. अपने प्रवाह को आज़माने के लिए ऊपर दाईं ओर सहेजें चुनें, और फिर परीक्षण चुनें।

वस्तु पहचान प्रवाह का उदाहरण

निम्नलिखित उदाहरण एक प्रवाह के निर्माण को दर्शाता है जो एक छवि द्वारा ट्रिगर होता है। यह प्रवाह छवि में हरी चाय की बोतलों की संख्या गिनता है।

हरी चाय वस्तु का पता लगाने प्रवाह उदाहरण.

आपके द्वारा उपयोग किए जा सकने वाले ट्रिगर्स और क्रियाओं के बारे में अधिक जानने के लिए, Power Automate दस्तावेज़ीकरण देखें।

पैरामीटर्स

इनपुट

नाम आवश्य प्रकार विवरण मान
एआई मॉडल हां मॉडल विश्लेषण के लिए उपयोग किए जाने वाले ऑब्जेक्ट डिटेक्शन मॉडल प्रशिक्षित और प्रकाशित वस्तु पहचान मॉडल
छवि हां फ़ाइल प्रक्रिया हेतु छवि

आउटपुट

नाम प्रकार विवरण मान
पता लगाई गई वस्तु का नाम स्ट्रिंग पता लगाई गई वस्तु का नाम मॉडल निर्माण के समय परिभाषित टैगों में से
पता लगाई गई वस्तु आईडी स्ट्रिंग पता लगाई गई वस्तु आईडी
आत्मविश्वास स्कोर फ़्लोट मॉडल अपने पूर्वानुमान से कितना आश्वस्त है मान 0 से 1 की सीमा में. 1 के करीब मान इस बात का अधिक विश्वास दर्शाते हैं कि निकाला गया मान सटीक है
निर्देशांक ऊंचाई फ़्लोट वस्तु के बाईं ओर निर्देशांक
बायें निर्देशांक फ़्लोट वस्तु के बाईं ओर निर्देशांक
निर्देशांक शीर्ष फ़्लोट वस्तु के शीर्ष निर्देशांक
निर्देशांक चौड़ाई फ़्लोट ऑब्जेक्ट की चौड़ाई के निर्देशांक