创建您的第一个工作流

本节将带您在 DaoAI 天眼平台中，从零开始创建并运行您的第一个工作流。通过一个完整示例，您将了解如何在可视化界面中连接各个功能模块，并运行一条从数据输入到模型推理再到业务输出的完整 AI 视觉流程。

前提条件 

在开始之前，请确保已完成以下准备工作：

已成功登录 DaoAI 天眼平台。
已准备好可用于推理的模型（目标检测 / 分类 / 分割模型，可为平台内置或自训练模型）。
已准备好至少一组测试数据，例如单张图片、本地文件夹、视频文件或 RTSP 摄像头流。

步骤 1：创建新工作流 

打开 DaoAI 天眼平台 http://<your_server_ip>:38080/dashboard 。
在上方导航栏中点击 “工作流 (Workflows)”。
进入工作流管理页面后，点击 “创建工作流”，系统将进入工作流编辑画布界面。。
输入工作流名称，例如 新工作流。
点击保存。

步骤 2：添加模型推理模块 

点击添加模型，添加一个 模型推理模块：
可以选择： - DaoAI World 模型，选择一个从DaoAI World 训练并导出的模型：
目标检测模型模块（Object Detection）

分类模型模块（Classification）

视力分割模型模块（Instance Segmentation）

关键点检测模型模块（Keypoint Detection）

语义分割模型模块（Segmentation）

混合模型模块（Mixed Model）

OCR 模型模块（OCR Model）
- 通用检测模型模块（General Detection）

本示例中，我们选择 通用检测模型（General Detection） 模块进行演示。该模型支持使用英文自然语言描述目标类别，系统将基于智能多模态模型自动完成目标识别与定位。

添加后，配置模型的标签，使用英文自然语言输入需要识别的目标类别，例如 person 、 car 、 truck 等。

模型模块将在工作流运行时对视频流的每帧图像数据进行实时推理，并输出预测结果。

步骤 3：添加业务逻辑与可视化模块 

根据业务需求，添加 逻辑/规则模块，例如：
- 检测过滤模块: 按照标签，置信度，等条件过滤检测结果；这里我们设置过滤person标签；
- 条件判断模块: 根据配置的条件语句进行判断，并触发对应的分支逻辑；这里我们设置当检测到person数量大于5时触发报警；

继续添加 可视化模块，用于在图像上叠加绘制检测结果，并在条件判断模块中将 下一步 参数配置为对应的可视化模块，使工作流在条件满足后继续执行该可视化节点
- 边界框可视化模块：在图像上绘制目标检测的边界框； 预测显示 参数选择模型模块的输出结果；
- 标签可视化模块：在图像上显示目标类别标签和置信度； 预测显示 参数选择模型模块的输出结果；
- 仪表盘显示模块：在监控大屏中显示可视化结果。

步骤 4：添加事件保存模块 

根据业务需求，添加 事件保存模块，用于记录和存储检测到的事件。

输入事件类型

选择要展示的可视化输入，作为图片保存内容

是否保存视频：选择保存视频时，系统会将事件发生的前后15秒的视频片段和事件一同保存。

最大视频时长：事件发生时，单个视频文件的最大时长，单位为秒，默认30秒，也就是事件发生前后15秒，总共30秒的视频片段。

步骤 5：保存并运行工作流 

点击画布右上角的 “保存” 按钮保存工作流配置。
上传一张图片，点击 “运行 / 测试” 开始执行工作流：
运行完成后，您可以查看输出的json结果。以及可视化结果。

示例：基础检测工作流 

下面示例展示了一个最常见的工作流结构，实现“目标检测 → 结果可视化 → 输出保存”的完整流程：

[数据输入]
     ↓
[目标检测模型]
     ↓
[业务逻辑判断]
     ↓
[可视化显示]
     ↓
[事件保存]

运行工作流的多种方式 

您的工作流现已保存至 DaoAI 天眼系统服务器。这意味着您可以通过多种方式运行它，包括：

在平台中完成相机配置后直接运行；
通过 HTTP API 进行调用与集成。

详情请阅读下一章运行工作流

用于快速复现的工作流定义 

为便于复现与分享，下面提供一份可直接复制到 UI 编辑器中的工作流定义。

将Json的内容复制后，在工作流的左下角打开高级编辑器，粘贴内容并保存即可。

工作流定义 

{
"version": "1.0",
"inputs": [
   {
      "type": "WorkflowImage",
      "name": "image"
   }
],
"steps": [
   {
      "type": "daoai/general_obj_det@v1",
      "name": "general_object_detection_1",
      "comments": null,
      "images": "$inputs.image",
      "classes": [
      "person",
      "car",
      "truck"
      ],
      "confidence_threshold": 0.8,
      "label_confidence_thresholds": null,
      "max_detections": 100
   },
   {
      "type": "core/detections_filter@v1",
      "name": "detections_filter_1",
      "comments": null,
      "predictions": "$steps.general_object_detection_1.predictions",
      "image": "$inputs.image",
      "operations": [
      {
         "type": "DetectionsFilter",
         "filter_operation": {
            "type": "StatementGroup",
            "statements": [
            {
               "type": "BinaryStatement",
               "left_operand": {
                  "type": "DynamicOperand",
                  "operations": [
                  {
                     "type": "ExtractDetectionProperty",
                     "property_name": "class_name"
                  }
                  ]
               },
               "comparator": {
                  "type": "in (Sequence)"
               },
               "right_operand": {
                  "type": "StaticOperand",
                  "value": [
                  "person"
                  ]
               }
            }
            ]
         }
      }
      ],
      "uistate": {
      "operations": {
         "filterBy": "class_confidence",
         "parentClassName": "",
         "objectClassEnabled": true,
         "objectClassType": "include",
         "objectClasses": "person",
         "attributeEnabled": false,
         "attributeType": "include",
         "attributes": "",
         "confidenceEnabled": false,
         "confidenceOperator": ">=",
         "confidenceValue": 0.5,
         "imageInput": "$inputs.image",
         "detectionSizeOperator": "<=",
         "detectionSizeValue": 5,
         "detectionLocation": "in",
         "detectionReferencePoint": "center",
         "zoneDefinition": "Define in Editor",
         "zonePoints": [],
         "zoneJson": "[]"
      }
      }
   },
   {
      "type": "core/continue_if@v1",
      "name": "continue_if_1",
      "comments": null,
      "condition_statement": {
      "type": "StatementGroup",
      "statements": [
         {
            "type": "BinaryStatement",
            "left_operand": {
            "type": "DynamicOperand",
            "operand_name": "left",
            "operations": [
               {
                  "type": "SequenceLength"
               }
            ]
            },
            "comparator": {
            "type": "(Number) >="
            },
            "right_operand": {
            "type": "StaticOperand",
            "value": 1
            }
         }
      ],
      "operator": "and",
      "uistate": {
         "leftOperand": "$steps.detections_filter_1.predictions",
         "detectionsEvaluationProperty": "detection_count",
         "selectedFilterType": "not_selected",
         "isClassFilteringActive": false,
         "isAttrFilteringActive": false,
         "isConfidenceFilteringActive": false,
         "classSetInclusionMode": "include",
         "classList": [],
         "attrList": [],
         "attrSetInclusionMode": "include",
         "confidenceThreshold": 0.5,
         "confidenceOperator": ">=",
         "referenceImage": null,
         "sizeThreshold": 5,
         "sizeThresholdOperator": "<=",
         "zoneOperator": "in",
         "zonePoints": [],
         "detectionReferencePoint": "center",
         "isZoneStatic": true,
         "dynamicZone": null,
         "runtimeParameter": null,
         "parentClassName": "",
         "confidenceAggregationMode": "max",
         "confidenceAggregationOperator": ">=",
         "confidenceAggregationThreshold": 0.5,
         "comparator": "(Number) ==",
         "comparisonType": "Statically",
         "comparisonValue": "0",
         "detectionsNumberOperator": "(Number) >=",
         "detectionsNumberThreshold": 1,
         "extractedImageProperty": "height",
         "propertyValueOperator": ">=",
         "referenceValue": 1,
         "isReferenceValueStatic": true,
         "nonImageInputOperation": "(Number) ==",
         "isMultiLabel": false,
         "multiLabelOperation": "==",
         "isFilteringEnabled": false
      }
      },
      "evaluation_parameters": {
      "left": "$steps.detections_filter_1.predictions"
      },
      "image": "$inputs.image",
      "next_steps": [
      "$steps.bounding_box_visualization_1"
      ]
   },
   {
      "type": "core/bounding_box_visualization@v1",
      "name": "bounding_box_visualization_1",
      "comments": null,
      "image": "$inputs.image",
      "copy_image": true,
      "predictions": "$steps.detections_filter_1.predictions",
      "color_palette": "DEFAULT",
      "palette_size": 10,
      "custom_colors": [],
      "color_axis": "CLASS",
      "thickness": 2,
      "roundness": 0
   },
   {
      "type": "core/label_visualization@v1",
      "name": "label_visualization_1",
      "comments": null,
      "image": "$steps.bounding_box_visualization_1.image",
      "copy_image": true,
      "predictions": "$steps.detections_filter_1.predictions",
      "color_palette": "DEFAULT",
      "palette_size": 10,
      "custom_colors": [],
      "color_axis": "CLASS",
      "text": "Class and Confidence",
      "text_position": "TOP_LEFT",
      "text_color": "WHITE",
      "text_scale": 1,
      "text_thickness": 1,
      "text_padding": 10,
      "border_radius": 0
   },
   {
      "type": "daoai/dashboard_visualization@v1",
      "name": "dashboard_visualization_1",
      "comments": null,
      "image": "$steps.label_visualization_1.image"
   },
   {
      "type": "daoai/event_saver@v1",
      "name": "event_saver_1",
      "comments": null,
      "event_type": "人流量高",
      "image": "$steps.label_visualization_1.image",
      "original_image": "$inputs.image",
      "save_video": true,
      "video_length_seconds": 30,
      "cooldown_seconds": 20,
      "cooldown_session_key": null,
      "per_type_cooldown_seconds": 30
   }
],
"outputs": [
   {
      "type": "JsonField",
      "name": "general_object_detection_1_1",
      "coordinates_system": "own",
      "selector": "$steps.general_object_detection_1.predictions"
   },
   {
      "type": "JsonField",
      "name": "detections_filter_1_1",
      "coordinates_system": "own",
      "selector": "$steps.detections_filter_1.predictions"
   },
   {
      "type": "JsonField",
      "name": "bounding_box_visualization_1_1",
      "coordinates_system": "own",
      "selector": "$steps.bounding_box_visualization_1.image"
   },
   {
      "type": "JsonField",
      "name": "label_visualization_1_1",
      "coordinates_system": "own",
      "selector": "$steps.label_visualization_1.image"
   },
   {
      "type": "JsonField",
      "name": "event_saver_1_1",
      "coordinates_system": "own",
      "selector": "$steps.event_saver_1.error_status"
   },
   {
      "type": "JsonField",
      "name": "event_saver_1_2",
      "coordinates_system": "own",
      "selector": "$steps.event_saver_1.throttling_status"
   },
   {
      "type": "JsonField",
      "name": "event_saver_1_3",
      "coordinates_system": "own",
      "selector": "$steps.event_saver_1.message"
   },
   {
      "type": "JsonField",
      "name": "event_saver_1_4",
      "coordinates_system": "own",
      "selector": "$steps.event_saver_1.image_url"
   },
   {
      "type": "JsonField",
      "name": "event_saver_1_5",
      "coordinates_system": "own",
      "selector": "$steps.event_saver_1.video_url"
   }
]
}