多区域客流分析技能 技能描述 面向智慧商超的客流统计技能。本技能使用深度学习算法，实时分析视频流，自动统计固定时间间隔的客流信息。 本技能支持： 根据业务需求划定区域，只统计固定区域内的客流，技能返回区域内客流的统计信息和坐标信息。 绘制客流统计线，对人形经过该线的人数进行统计，返回客流统计信息。

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人脸客流统计技能 技能描述 智慧门店的人脸抓拍和客流统计技能。本技能使用多个深度学习算法，实时分析视频流，对进入门店的人形进行抓拍，并自动筛选出此人进店过程中尺寸、清晰度、角度最佳的人脸和对应的原图上传至您的后台系统。 结合云上 人脸识别服务 （Face Recognition，简称

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人群密度检测 统计设定区域内人数，超过阈值时生成告警。 前提条件 需开启实况自动抓拍开关，否则无法获取点位实况截图。请参考实况自动抓拍，或根据页面提示开启。 需开启态势分析智能开关，态势分析智能开启后会关闭其他智能，且设备可能会重启。 操作步骤 登录行业视频管理服务后台。 选择“远程配置

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查询缺陷密度 功能介绍 查询缺陷密度 调用方法 请参见如何调用API。 URI POST /v2/{project_id}/bug-density/query 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id 是 String devcloud项目的32位id

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单店看板：登录管理平台，单击管理平台上方的“分析”单击左侧“单店看板”以查看数据。如需要切换门店，可在“门店”选择框选择想要查看的门店。界面支持查看过店客流、进店客流、顾客平均停留时长、顾客属性分析 过店客流：通过拍摄门店门外通道区域，统计经过店外区域的客流，评估门店周围人气和店铺潜在客流。 进店客流：统计不同时

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人脸检测技能：面向智慧商超的人脸采集技能。 多区域客流分析技能：面向智慧商超的客流统计技能。 车牌识别技能：面向智慧商超的车牌判断技能。 安全帽检测技能：面向智慧园区的安全帽检测技能。 人脸客流统计技能：面向智慧门店的人脸抓拍和客流统计技能。 车型车标技能：面向智慧门店的汽车类型与品牌识别技能。

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预置商用技能 预置商用技能简介 人脸检测技能 多区域客流分析技能 车牌识别技能 安全帽检测技能 人脸客流统计技能 车型车标技能 父主题： 技能市场

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使用人脸检测与比对功能，可进行身份核实，适用于机场、海关等人证合一验证场景。 图1 身份验证 电子考勤 人脸检测及比对功能适用于客户企业对员工进行电子考勤。 客流分析 客流分析对于商场具有重要价值。基于 人脸识别 、搜索技术，帮助客户精准营销。

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高密度人群统计 输出JSON数据流到DIS指定的通道或者Webhook URL，包括告警结构化数据和图片数据。 JSON结果示例 { "event_type": 524288, "task_id": "d1cde51e12eb47aaaafa36c2b4584b5c"

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数据库的准确率排名突出，自主研发的各类算法在互联网 内容审核 、商业智能、智能管控场景深受好评； 产品多样，功能丰富：提供客流统计、热点分析、商品识别等多维度数据分析服务，可支持多业态门店的数据需求； 适应性强，部署灵活：支持利旧和新装设备，满足各种门店营业状态的接入需求； 安全可靠

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云上高密度人群统计 创建云上高密度人群统计作业 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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。 模态分析：模态分析用于确定结构的自然频率和振型。它对于预测结构在动态载荷下的响应非常重要，可以帮助避免共振现象。 谐响应分析：谐响应分析用于评估结构在周期性载荷作用下的动态响应。它可以帮助识别结构的共振频率和振幅，以及在这些频率下的应力和变形。 随机振动分析：这种分析用于评估

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目标屏幕高度，默认值为当前云手机规格分辨率高度，设置范围[240, 云手机分辨率规格高度]。 dpi 目标屏幕密度，默认值为当前云手机规格分辨率密度，设置范围[140, 600]。 若设置为0或不设置，表示目标屏幕密度将根据目标屏幕宽度和目标屏幕高度自动计算后设置。 输出参数 无 返回值 0：成功 小于0：设置物理分辨率失败

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化度量分析和评估风险影响程度，并采取风险控制措施削减或规避风险，保障变更成功。变更风险指现网各要素增、删、改及状态改变（如版本迭代、配置改变、节点扩缩容等）时引发的业务中断风险及变更失败可能导致的业务受损风险。 设计建议 变更风控衡量指标：变更风控衡量指标为变更导致事件密度和变更引入重大事件数。

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上线商用技能：人脸检测技能、多区域客流分析技能、车牌识别技能、安全帽检测技能。 人脸检测技能 面向智慧商超的人脸采集技能。本技能使用多个深度学习算法，实时分析视频流，自动抓取画面中的清晰人脸上传至您的后台系统，用于后续实现其他业务。 商用 多区域客流分析技能 面向智慧商超的客流统计技能。本技能使

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概念简介 物联网数据的数据体量大、价值密度小、数据时效性高、质量低。针对物联网数据的这些特点，在海量历史数据中提供近实时的高效探索分析能力，及时发现物联网数据中的隐含规律则显得尤为重要。IoT数据分析服务的时序分析，提供基于模型驱动的海量历史数据时序分析洞察能力，让物联网数据的规律清晰可见。

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态势分析智能 过线统计 人群密度检测 排队长度检测 离岗检测 热区分析 热度图 父主题： 智能配置

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资产分析 对IT设备与基础设备全生命周期的资产管理，从而对资产进行分析，实现资产增值保障。 前提条件 已具备“运营分析”的操作权限。 已在“组态配置”中添加基础设施。 背景信息 IT设备的四种分类为 服务器 、网络设备、存储和其它。其中，“其他”为“分类管理”页面中除服务器、网络设备、存储以外的其他“IT设备”。

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时序分析 时序分析简介 资产时序探索 设置时间窗 时序洞察 收藏夹 自动刷新

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词法分析 GS_211110001 错误码： unsafe use of \\' in a string literal. 解决方案：在字符串中使用''来写引号。 level： ERROR GS_211110003 错误码： nonstandard use of \\' in a

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趋势等， 报告内容可以快速分析舆情的内容，帮助相关人员对舆情有更进一步的了解 图2 专题事件分析2 微博博主分析 这里可以看到过往所有分析后的博主，并且可以选择添加新博主进来监测和分析， 帮助企业监测想持续观察的微博大V和重点媒体发声 图3 微博博主分析 单击查看报告后，主要由三

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