Desarrollo y DevOps

[2/3] Media preparation (two types) para anomaly detection (crops datos set)

48 nodos 198 133 Automatic trigger
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Descripción del flujo de trabajo

Flujo de trabajo avanzado para preparar datos multimedia de dos tipos destinados a alimentar modelos de detección de anomalías en conjuntos de datos de cultivos, integrando activadores manuales, solicitudes HTTP y transformaciones programáticas.

Cómo funciona

  1. 1.Activar flujo manualmente y recibir entradas de datos iniciales
  2. 2.Recuperar datos multimedia de fuentes externas mediante solicitudes HTTP
  3. 3.Procesar y transformar datos programáticamente con división por tipos
  4. 4.Aplicar lógica personalizada y configurar variables intermedias
  5. 5.Fusionar flujos de datos procesados desde rutas paralelas
  6. 6.Preparar salidas finales para el consumo de procesos posteriores

Casos de uso

  • Preparar conjuntos de imágenes y vídeo para modelos de detección de anomalías en cultivos
  • Gestionar procesamiento de datos multimedia heterogéneos de múltiples fuentes en paralelo

Requisitos

  • Puntos finales HTTP disponibles que proporcionen conjuntos de datos multimedia requeridos
  • Librerías de procesamiento de datos e imágenes soportadas en entorno de ejecución de código

Valor del servicio

Ideal como servicio de automatización operativa para conectar sistemas, reducir tareas manuales y acelerar la entrega de resultados a clientes o equipos internos.

Aplicaciones utilizadas

Manual Trigger HTTP Request Code Set Split Out Merge Note

Detalles

Disparador Automatic trigger
Nodos 48
Aplicaciones 7
Vistas 198
Descargas 133

Cómo usar

  1. 1.Haz clic en "Descargar plantilla"
  2. 2.Abre tu panel de n8n
  3. 3.Ve a Workflows > Import from File
  4. 4.Selecciona el archivo descargado y configura las credenciales

Nodos utilizados (48)

/

When clicking ‘Test workflow’

Manual Trigger

#1

Total Points in Collection

HTTP Request

#2

Cluster Distance Matrix

HTTP Request

#3

Scipy Sparse Matrix

Code

#4

Set medoid id

HTTP Request

#5

Get Medoid Vector

HTTP Request

#6

Prepare for Searching Threshold

Set

#7

Searching Score

HTTP Request

#8

Threshold Score

Set

#9

Set medoid threshold score

HTTP Request

#10

Split Out1

Split Out

#11

Merge

Merge

#12

Textual (visual) crop descriptions

Set

#13

Embed text

HTTP Request

#14

Get Medoid by Text

HTTP Request

#15

Set text medoid id

HTTP Request

#16

Prepare for Searching Threshold1

Set

#17

Threshold Score1

Set

#18

Searching Text Medoid Score

HTTP Request

#19

Medoids Variables

Set

#20

Text Medoids Variables

Set

#21

Qdrant cluster variables

Set

#22

Info About Crop Clusters

Set

#23

Crop Counts

HTTP Request

#24

Sticky Note

Sticky Note

#25

Sticky Note1

Sticky Note

#26

Sticky Note2

Sticky Note

#27

Sticky Note3

Sticky Note

#28

Sticky Note4

Sticky Note

#29

Sticky Note5

Sticky Note

#30

Sticky Note6

Sticky Note

#31

Sticky Note8

Sticky Note

#32

Sticky Note9

Sticky Note

#33

Split Out

Split Out

#34

Sticky Note10

Sticky Note

#35

Sticky Note11

Sticky Note

#36

Sticky Note12

Sticky Note

#37

Sticky Note13

Sticky Note

#38

Sticky Note14

Sticky Note

#39

Set text medoid threshold score

HTTP Request

#40

Sticky Note15

Sticky Note

#41

Sticky Note16

Sticky Note

#42

Sticky Note17

Sticky Note

#43

Sticky Note18

Sticky Note

#44

Sticky Note19

Sticky Note

#45

Sticky Note20

Sticky Note

#46

Sticky Note21

Sticky Note

#47

Sticky Note22

Sticky Note

#48

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