车牌识别 功能介绍 识别输入图片中的车牌信息，并以JSON格式返回其坐标和内容。 该接口的使用限制请参见约束与限制，详细使用指导请参见OCR服务使用简介章节。 图1 车牌示例图 支持车牌信息、车牌颜色识别，支持双行车牌识别，支持单张图片内多个车牌识别。 目前支持车牌类型含小型汽车

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输入值为护照颁发国的国家码，根据国家码选择对应的护照识别服务。 若输入中未选此字段，服务会根据自己识别判断的护照类型匹配相应的护照识别服务。 若选择值为“GENERAL”，则选择护照机器码识别。 若选择值为“CHN”，则选择中国护照全字段识别。 响应参数 根据识别的结果，可能有不同的HTTP响应状态码（status

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技术原理 父主题： CA代理服务介绍

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技术原理 CA服务技术原理图请参见图1。 图1 CA服务的技术原理 用户在通过CA服务申请证书时，需要根据实际需求来配置CA信息、证书模板、白名单和CRL等信息。 申请证书方式： 手动申请：分为通过基本信息申请证书、通过上传 CS R文件申请证书两种方式。 自动申请：通过配置CMP协

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技术栈 查询运行时栈 查询内置镜像 创建技术栈 根据技术栈ID查询技术栈 根据技术栈ID修改技术栈 根据技术栈ID删除技术栈 发布和取消发布技术栈 父主题： 应用管理API（v3版本）

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物体检测标注时，支持叠加框吗？ 支持。 “物体检测”类型的数据集，在标注时，可在一张图片中添加多个标注框以及标签。需注意的是，标注框不能超过图片边缘。 父主题： Standard数据管理

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关键岗位检测 遗留物检测 高密度人群统计 工服工帽检测 烟火检测 打架检测 共享单车检测 个体事件行为检测 个体动作检测 戴口罩检测 异常停车 视频车辆 消防通道占用检测 非机动车检测 垃圾桶异常检测 城市垃圾桶满溢检测 高点人群统计 视频目标属性识别 骑电动车未戴头盔识别 城管事件-违规撑伞检测

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String 技术栈类型：Nodejs、Java、Tomcat、Python、Docker、Php。 version String 技术栈版本。 spec Object 技术栈相关参数，请参考表6。 system Integer 是否是系统技术栈。 1：系统技术栈。 0：自定义技术栈。 status

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关于红外屏和电容屏的问题？ 华为企业智慧屏使用的红外定位技术做到了1mm的定位精度，反应灵敏度和触摸效果上红外屏跟电容屏无差异。 电容屏只能用专业的触摸笔或手指（导电物体）进行书写，红外屏只要是不透光的物体均可以进行书写。 父主题： 屏幕

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理、算法开发、模型训练、创建AI应用、AI应用部署都可以在ModelArts上完成。从技术上看，ModelArts底层支持各种异构计算资源，开发者可以根据需要灵活选择使用，而不需要关心底层的技术。同时，ModelArts支持Tensorflow、MXNet等主流开源的AI开发框架

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边缘高密度人群统计 创建边缘高密度人群统计检测作业 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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String 技术栈类型：Nodejs、Java、Tomcat、Python、Docker、Php。 version String 技术栈版本。 spec Object 技术栈相关参数，请参考表4。 system Integer 是否是系统技术栈。 1：系统技术栈。 0：自定义技术栈。 status

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根据技术栈ID删除技术栈 功能介绍 从API用于根据技术栈ID删除技术栈。 URI DELETE /v3/{project_id}/cas/runtimestacks/{runtimestack_id} 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id 是 String

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什么影响？如果不能删除labeler，能否删除将他的标注结果从整体标注结果中分离出来？ 数据标注中，难例集如何定义？什么情况下会被识别为难例？ 物体检测标注时，支持叠加框吗？ 如何将两个数据集合并？ 智能标注是否支持多边形标注？ 团队标注的完成验收的各选项表示什么意思？ 同一个账户，图片展示角度不同是为什么？

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取值范围为1～100之间的整数。默认为“50”。灵敏度值越高，越容易触发告警。 识别模式 物体被识别检测的位置。 识别模式分为如下三种模式： 中心：以物体的中心为判定依据。 顶部：以物体的顶部为判定依据。 底部：以物体的底部为判定依据。 单击“布防计划”，在时间格子中，选择检测生效的时段。也可以通过模板快速配置。

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默认值：90，表示图片压缩比为90% density_sw 否 Int 密度估计开关。用户可自定义是否启用密度估计模型来评估人数统计结果。推荐当人数较多、告警人数阈值较大的场景启用密度估计模型；当人数较少、告警人数阈值较低的场景可不用密度估计模型。 默认启用密度估计模型，取值为1，取值范围是[0, 1] target_roi

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在设定的检测区域内，如果超过该时间，则产生告警。 检测目标 包含行人、机动车和非机动车。 识别模式 物体被识别检测的位置。 识别模式分为如下三种模式： 中心：以物体的中心为判定依据。 顶部：以物体的顶部为判定依据。 底部：以物体的底部为判定依据。 单击“布防计划”，在时间格子中，绘制检测生效的时段。可以通过模板快速配置。

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取值范围为1～100之间的整数。默认为“50”。 检测目标 包含行人、机动车和非机动车。 识别模式 物体被识别检测的位置。 识别模式分为如下三种模式： 中心：以物体的中心为判定依据。 顶部：以物体的顶部为判定依据。 底部：以物体的底部为判定依据。 单击“布防计划”，在时间格子中，绘制检测生效的时段。可以通过模板快速配置。

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单击操作栏中的“查看结果”，查看多帧识别的详细信息。包括时间、地点、天气和物体等。多帧识别可以检测的类别详见多帧识别场景列表。 删除任务 单击操作栏中的“删除”，删除多帧识别任务。识别任务删除后无法恢复，请谨慎操作。 查询任务 在搜索输入框中输入搜索条件，按回车键即可查询目标任务。 多帧识别场景列表 表2

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技术指标 物理参数 性能和容量 接口和协议 遵循的协议和标准 HEVC授权

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数据保护技术 CodeArts Link通过多种手段保护数据安全。 数据保护手段 简要说明 详细介绍 传输加密（HTTPS） 访问全链路采用HTTPS数据传输方式，保证数据传输安全。 - 敏感数据匿名和高价值数据加密 CodeArts Link在利用统一、准确的数据支撑应用程序和

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