[2/2] KNN classifier (lands dataset)

该工作流基于K近邻算法,实现卫星土地类型图像的自动分类。用户只需提供图像URL,工作流便会生成图像的向量表示,并在向量数据库中查询最相似图像,进行投票以确定土地类型。工作流设计了处理投票平局的机制,确保分类结果的稳定性,且准确率高达93.24%。适用于遥感影像分析、地理信息系统及大规模土地类型识别等领域。

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KNN分类向量检索

工作流名称

[2/2] KNN classifier (lands dataset)

主要功能和亮点

该工作流基于K近邻(KNN)算法,实现对卫星土地类型图像的自动分类。输入一张图像URL后,工作流通过Voyage AI的多模态嵌入API生成图像的向量表示,随后在Qdrant向量数据库中查询最相似的图像邻居,进行多数投票确定图像所属的土地类型。工作流设计了一个循环机制来解决投票平局问题,动态增加邻居数量直到得到明确分类或达到邻居上限。测试集准确率高达93.24%,且无需额外调优。

解决的核心问题

  • 快速准确地对卫星土地类型图像进行自动分类
  • 处理邻居分类投票结果平局的情况,确保结果稳定可靠
  • 结合深度学习生成的图像嵌入与向量数据库实现高效相似度查询

应用场景

  • 卫星遥感影像分析与土地利用监测
  • 地理信息系统(GIS)中的自动分类与标注
  • 环境监测、城市规划等需要大规模土地类型识别的领域
  • 任何需要基于图像内容进行分类的场景,尤其是多类别视觉识别任务

主要流程步骤

  1. 通过执行触发器接收输入图像的URL。
  2. 调用Voyage AI多模态嵌入API,将图像转换为向量嵌入。
  3. 设置初始查询参数,向Qdrant云向量数据库发送基于嵌入的KNN查询。
  4. 获取邻居图像及其预先标注的类别信息。
  5. 进行多数投票,统计邻居类别出现频率。
  6. 若出现投票平局且邻居数未超过100,则增加邻居数,重复查询和投票过程。
  7. 最终返回确定的图像类别标签。

涉及的系统或服务

  • Voyage AI Multimodal Embeddings API:用于生成图像的深度向量表示。
  • Qdrant Cloud:向量数据库,存储已标注的图像嵌入,支持高效的KNN相似度检索。
  • n8n自动化平台节点:包括HTTP请求、代码执行、条件判断和变量设置等节点。

适用人群或使用价值

  • 数据科学家和机器学习工程师,快速搭建基于向量检索的图像分类服务。
  • 遥感分析师和GIS专家,实现土地类型的自动识别与分类。
  • 环境保护机构及城市管理者,提升监测效率和数据处理自动化水平。
  • 开发者和自动化爱好者,利用n8n平台轻松构建复杂的AI应用工作流。

该工作流模板结构清晰,灵活可定制,支持用户替换数据集和参数,适用于多种图像分类任务,是结合现代AI嵌入技术与向量数据库实用示例的优秀案例。

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