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Uint64 快速标识个体动作检测输出告警的消息类型： 翻爬动作检测算法其值固定为851968，对应16进制为0x 0000 0000 000D 0000。 摔倒动作检测算法其值固定为851969，对应16进制为0x 0000 0000 000D 0001。 挥手动作检测算法其值固定为851970，对应16进制为0x

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深度学习模型预测 深度学习已经广泛应用于图像分类、图像识别和 语音识别 等不同领域， DLI 服务中提供了若干函数实现加载深度学习模型并进行预测的能力。 目前可支持的模型包括DeepLearning4j 模型和Keras模型。由于Keras它能够以 TensorFlow、CNTK或者 Theano

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深度学习模型预测 深度学习已经广泛应用于图像分类、图像识别和语音识别等不同领域，DLI服务中提供了若干函数实现加载深度学习模型并进行预测的能力。 目前可支持的模型包括DeepLearning4j 模型和Keras模型。由于Keras它能够以 TensorFlow、CNTK或者 Theano

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云上个体动作检测 创建云上个体动作检测作业 查询作业列表 查询单个作业 删除作业 父主题： 云上服务API

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动作活体检测 功能介绍 动作活体检测是通过判断视频中的人物动作与传入动作列表是否一致来识别视频中人物是否为活体，进行实人检测。如果有多张人脸出现，则选取最大的人脸进行判定。新老用户均可用该接口。 前提条件： 请确保您已开通 人脸识别服务 ，具体操作方法请参见申请服务。 约束限制： 目

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边缘个体动作检测 创建边缘个体动作检测作业 查询作业列表 查询单个作业 删除作业 父主题： 边缘服务API

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对应控制台的界面参数“翻越检测开关”。对输入视频流是否检测翻越动作，取值范围： "0"：表示不检测。 "1"：表示检测。 默认值为1。 最小值：0 最大值：1 缺省值：1 fall_detection_sw 否 Integer 对应控制台的界面参数“摔倒检测开关”。对输入视频流是否检测摔倒动作，取值范围：

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各个模型深度学习训练加速框架的选择 LlamaFactory框架使用两种训练框架： DeepSpeed和Accelerate都是针对深度学习训练加速的工具，但是它们的实现方式和应用场景有所不同。 DeepSpeed是一种深度学习加速框架，主要针对大规模模型和大规模数据集的训练。D

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对应控制台的界面参数“翻越检测开关”。 对输入视频流是否检测翻越动作，取值范围： "0"：表示不检测。 "1"：表示检测。 默认值为1。 fall_detection_sw 否 Int 对应控制台的界面参数“摔倒检测开关”。 对输入视频流是否检测摔倒动作，取值范围： "0"：表示不检测。 "1"：表示检测。

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对应控制台的界面参数“翻越检测开关”。 对输入视频流是否检测翻越动作，取值范围： "0"：表示不检测； "1"：表示检测。 默认值为1。 fall_detection_sw 否 Int 对应控制台的界面参数“摔倒检测开关”。 对输入视频流是否检测摔倒动作，取值范围： "0"：表示不检测； "1"：表示检测。

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媒资图像标签 基于深度学习技术，准确识别图像中的视觉内容，提供多种物体、场景和概念标签，具备目标检测和属性识别等能力帮助客户准确识别和理解图像内容。主要面向媒资素材管理、内容推荐、广告营销等领域。 图1 媒资图像标签示例图 名人识别 利用深度神经网络模型对图片内容进行检测，准确识别图像中包含的影视明星、网红人物等。

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对应控制台的界面参数“翻越检测开关”。对输入视频流是否检测翻越动作，取值范围： "0"：表示不检测。 "1"：表示检测。 默认值为1。 最小值：0 最大值：1 缺省值：1 fall_detection_sw 否 Integer 对应控制台的界面参数“摔倒检测开关”。对输入视频流是否检测摔倒动作，取值范围：

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性、免运维、高可靠的方式运行。此外，按函数实际执行资源计费，不执行不产生费用。 人脸识别 服务—动作活体检测：动作活体检测是通过判断视频中的人物动作与传入动作列表是否一致来识别视频中人物是否为活体。如果有多张人脸出现，则选取最大的人脸进行判定 人证核身 服务：校验用户上传的身份证图片支持正反面同时上传

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可用于防翻拍场景。 图3 人脸搜索示意图 活体检测 动作活体检测 动作活体检测的功能是通过判断视频中的人物动作与传入动作列表是否一致来识别视频中人物是否为活体。如果有多张人脸出现，则选取最大的人脸进行判定。 静默活体检测 静默活体检测是基于人脸图片中可能存在的畸变、摩尔纹、反光、

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人证核身服务，通过用户的身份证信息、人脸图片，与权威数据库进行比对，进而实现身份验证。 人脸识别服务，动作活体检测，通过判断视频中的人物动作与传入动作列表是否一致来识别视频中人物是否为活体。 方案优势 权威可信 该方案使用的服务数据，来源自国家权威机构和全国身份证信息查询中心，确保核验结果权威可信。

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数字人是一种以数字形式存在于数字空间中的虚拟人物，它具有拟人或真人的外貌、行为特点，并具备一定的智能和情感，可以进行交互和表达。数字人也可以被称之为虚拟形象、数字虚拟人、虚拟数字人等。数字人的核心技术主要包括计算机视觉、计算机图形学、动作捕捉和驱动、图像渲染和人工智能等。 服务型数字人：利用深度神经网络进行图像合成、高度拟真的虚拟人。

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原子动作 原子动作定义了一个具体的操作内容，是作业的最小单位。 执行API 等待API结果 执行内容 父主题： 作业管理

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说明 人脸检测 人脸检测 人脸检测是对输入图片进行人脸检测和分析，输出人脸在图像中的位置、人脸关键属性。 人脸比对 人脸比对 人脸比对是将两个人脸进行比对，来判断是否为同一个人，返回比对置信度。如果传入的图片中包含多个人脸，选取最大的人脸进行比对。 活体检测 动作活体检测 通过判断

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使用自动学习实现物体检测 准备物体检测数据 创建物体检测项目 标注物体检测数据 训练物体检测模型 部署物体检测服务 父主题： 使用自动学习实现零代码AI开发

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Moderation），是基于图像、文本、音视频的检测技术，可自动检测涉黄、涉政涉暴、涉政敏感人物、图文违规等内容，对用户上传的图片、文字、音视频进行 内容审核 ，以满足上传要求，帮助客户降低业务违规风险。包含“图像内容审核”和“ 文本内容审核 ”执行动作。 连接参数 华为内容审核（体验）连接器无需认证，无连接参数。

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建自动学习物体检测项目后数据标注节点会报错。 图2 数据标注节点报错 步骤三：创建自动学习物体检测项目 确保数据集创建完成且可正常使用后，在ModelArts控制台，左侧导航栏选择“自动学习”默认进入新版自动学习页面，选择物体检测项目，单击“创建项目”。 进入“创建物体检测”页面后，填写相关参数。

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