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边缘特殊车辆检测 创建边缘特殊车辆检测作业 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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模型评测 在机器学习中，通常需要使用一定的方法和标准，来评测一个模型的预测精确度。自动驾驶领域通常涉及目标检测、语义分割、车道线检测等类别，如识别车辆、行人、可行区域等对象。 评测脚本 评测任务 任务队列 评测对比 模型数据集支持 父主题： 训练服务

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实时收集城市各交通枢纽的车辆通行数据，缓存在通道中，分析平台周期读取通道中的数据分析后将结果应用到调度系统，实现对停车场开放时长和交通资源的调配。 图1 场景示例图 实时文件传输 实时检测客户应用系统中产生的文件，并采集上传到云上，进行离线分析、存储查询及机器学习，对客户进行分类和信

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没有操作权限。 404 Not Found 找不到资源。 500 Internal Server Error 服务内部错误。 503 Service Unavailable 服务不可用。 父主题： 边缘特殊车辆检测

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车辆 注册车辆 登录路网数字化服务控制台。 在左侧导航栏，选择“设备管理 > 设备总览”，在设备管理界面选择“车辆 > 注册车辆”。 参考表1填写车辆信息。 表1 车辆信息说明 参数名称 说明 车辆id 车辆唯一标识符。 VIN码 VIN码，车辆的17位VIN码。 密钥 第三方车

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车辆服务 车辆保险 车辆保险信息录入、编辑、删除、批量删除；列表查询； 图1 车辆保险 车辆违章 车辆违章信息录入、编辑、删除、批量删除；列表查询； 图2 车辆违章 车辆事故 车辆事故信息录入、编辑、删除、批量删除；列表查询； 图3 车辆事故 车辆维修 车辆维修信息录入、编辑、删除、批量删除；列表查询；

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Not Allowed 409 Conflict 429 Too Many Requests 500 Internal Server Error 错误码 请参见错误码。 父主题： 车辆管理

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List<Object> 输出车辆信息列表。 vehicles参数格式说明 字段 类型 说明 bounding_box Object 车辆的位置坐标信息。 vehicle_type Int 检测到的车辆类型。 0 - 小汽车 1 - 渣土车 2 - 拖挂车 3 - 水泥搅拌车 4 - 环卫车 5

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车队名称：该车辆所属车队，可新建或直接选择已有车队。 单击“创建”。 在“车辆管理”页面的列表中，可以查看新创建的车辆。 车辆管理相关操作 在“车辆管理”页签，还可以完成以下任务。 表2 车辆管理相关操作 任务 操作步骤 查看车辆详情 单击具体的车辆名称，即可查看车辆详情。 编辑车辆 单

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车辆管理 查询车辆列表 创建车辆 删除车辆 修改车辆 父主题： 应用侧API参考

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应对对向车辆占道（Encroaching vehicle）检测 在双向车道路上， 会存在主车与对向车辆存在横向冲突的情况， 应对对向车辆冲突行驶检测的目的是判断主车在这种情况下， 能否进行适当的转向和减速避让， 从而保证安全性。 其中主车需要进行避让的前提条件是： 当主车前端与对

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车辆智能 违法停车 父主题： 智能配置

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Not Allowed 409 Conflict 429 Too Many Requests 500 Internal Server Error 错误码 请参见错误码。 父主题： 车辆管理

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Not Allowed 409 Conflict 429 Too Many Requests 500 Internal Server Error 错误码 请参见错误码。 父主题： 车辆管理

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道路线属性。 道路线属性properties参数格式 字段 是否必选 类型 说明 type 否 Int 0表示车辆靠近线，1表示车辆远离线。 默认靠近线在远离线下方。 当车辆从上往下行驶，触碰车辆靠近线时，发送检测结果。 当车辆从下往上行驶，触碰车辆远离线时，发送检测结果。 该字段可不配，算法会自动检测线的类型。

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同是实现安全自动驾驶的基石。如何让自动驾驶车辆实时感知复杂的路面情况？如何让自动驾驶车辆根据不同场景，迅速计算出相应对策？如何让自动驾驶车辆针对紧急场景，做到毫秒级的响应？ 解决方案 智慧交通边缘节点通过视频和雷达融合分析，智能化算法检测道路交通事件（算法云端训练、边缘执行），有

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评测镜像 Octopus平台各服务均提供用户 自定义镜像 功能，此模块对镜像提供了统一管理。 仿真镜像 仿真场景 仿真场景模块支持对单个仿真场景的增删改查操作。用户可根据场景类型，依据平台提示，上传符合要求的场景文件。场景创建完毕后，用户可选择在线仿真机器加载场景，通过仿真器内置算法检验场景质量。

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elArts在线服务获取预测结果，并存储至OBS桶。 在统一身份认证服务 IAM上创建一个委托，用于授权FunctionGraph访问ModelArts在线服务和OBS桶。 方案优势 快速构建机器学习模型 AI开发平台 ModelArts可以快速创建和训练机器学习模型，无需任何编码。使模型开发和训练过程更加便捷和高效。

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Standard自动学习 ModelArts通过机器学习的方式帮助不具备算法开发能力的业务开发者实现算法的开发，基于迁移学习、自动神经网络架构搜索实现模型自动生成，通过算法实现模型训练的参数自动化选择和模型自动调优的自动学习功能，让零AI基础的业务开发者可快速完成模型的训练和部署。

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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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检测到视频车辆的时间戳。 data Object 视频车辆检测的输出信息字段集合，参见data参数格式说明。 image_base64 String 图像的base64编码。 task_id String 作业ID。 data参数格式说明 字段 类型 说明 interval Int 输出间隔，单位秒。

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