云上人脸提取 创建云上人脸提取作业 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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停止人脸检测 表1 停止人脸检测 REST URL格式 访问方法 URI POST /v1/ai/face-detection/stop 接口功能 停止人脸检测功能 接口说明 本接口调用后，人脸检测功能停止 响应数据 参见表2、表3 参数 参数名称 可选/必选/条件必选 参数类型

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人脸资源管理 添加人脸 查询人脸 更新人脸 删除人脸 批量删除人脸 父主题： API

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作。 人脸资源管理 添加人脸 添加人脸到人脸库中，检测到传入的单张图片中存在多少张人脸，则增加多少张人脸到人脸库当中。 查询人脸 查询指定人脸库中人脸信息。 更新人脸 根据人脸ID（face_id）更新单张人脸信息。 删除人脸 根据指定字段删除人脸库中人脸。 批量删除人脸 自定义

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创建特征工程 用户可以在“数据集详情”页面基于数据集实例新建特征工程，对数据集执行特征操作；也可以在“特征工程管理”页面新建特征工程。我们以在“特征工程管理”页面创建特征工程为例，操作步骤如下。 单击“特征工程管理”页面的。 弹出“特征处理”对话框。如图1所示。 图1 创建特征工程

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程。我们以在“特征工程管理”页面创建特征工程为例，操作步骤如下。 单击特征工程首页右上角的图标。 弹出“特征处理”对话框。如图1所示。 图1 创建特征工程 配置“特征处理”对话框参数，具体参见表1。 表1 特征工程参数配置说明 参数名称 参数说明 工程名称 特征工程的名称。 只能以字母（A~Z

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请求失败时的错误码，请求成功时无此字段。 error_msg String 请求失败时的错误信息，请求成功时无此字段。 表4 global_features参数说明 参数名称 参数类型 说明 user_features List 用户特征列表。 item_features List 物品特征列表。 表5 user_features

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请求失败时的错误码，请求成功时无此字段。 error_msg String 请求失败时的错误信息，请求成功时无此字段。 表4 global_features参数说明 参数名称 参数类型 说明 user_features List 用户特征列表。 item_features List 物品特征列表。 表5 user_features

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人脸识别是否可使用证件类照片 人脸识别服务可以使用证件类照片，提取人脸特征时，非人脸信息不会被提取。受技术与成本多种因素制约，人脸识别服务存在一些约束限制，详细请参见约束与限制。 父主题： 产品咨询类

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避免反光现象。摄像机尽量避免安装在玻璃、地砖、水面、树叶、路牌、广告牌等具有较强反光特性的物体附近。 摄像头安装点位 对目标观测区域有良好的视野，避免观测区域与摄像头间出现遮挡（如树木等）。 点位能够满足安装高度、视野的要求，具备安装条件（如可架设抱杆，有墙体可供安装）。 其他注意事项 摄像机

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feature_cols 特征列 label_col label列 item_spliter 稀疏特征的iterm之间的分割符 kv_spliter 稀疏特征中每个iterm的KV分割符 model_path 线性模型的输入路径 样例 输入数据 配置流程 运行流程 输出结果 父主题： 特征工程

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针对这个解决方案，您可以设计如下User Story，并完成测试验证。 集成IEF的边缘节点、设备、容器应用管理能力。进行创建边缘节点、关联摄像头设备，并部署视频AI算法容器至边缘节点。 在IEF注册边缘节点，具体方法请参见边缘节点 > 注册边缘节点。 在边缘节点安装边缘软件纳管边缘节点，具体方法请参见边缘节点

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图，则无该字段。 表8 bbox位置信息参数说明 字段 类型 说明 x Int 人脸图左上角顶点x坐标值。 y Int 人脸图左上角顶点y坐标值。 h Int 人脸图高。 w Int 人脸图宽。 人脸检测的json消息体示例如下： { "msg_type": "face_detection_result"

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0f4 站点 是 站点。 iam.cn-north-4.myhuaweicloud.com 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。如果照片中存在多张人脸，则返回所有符合条件的人脸特征信息。 接口功能及调用方法请参考人脸检测。 输入参数

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1]，值越小表示人脸越清晰 bbox Object 人脸在原图中的检测框位置信息，详细说明见表8。 表8 “bbox”参数说明 字段 类型 说明 x Int 检测框左上角顶点的x坐标值。 y Int 检测框左上角顶点的y坐标值。 w Int 检测框宽度。 h Int 检测框高度。

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件夹。 全局特征配置文件路径(global_features_information_path) 是 String 该文件为JSON格式，包含特征名、特征大类、特征值类型。全局特征文件详细内容可以通过查询全局特征配置获取。 高级设置(writer_parameters) 否 JSON

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，选中该环境，单击“保存”。 单击“*.ipynb”文件进入算法调试界面。 单击，调试算法。 算法调试成功后，单击界面右上角的“保存”，开始运行自定义特征处理算法。 在“特征操作流总览”区域会新增一个“自定义操作”节点。 父主题： Python和Spark开发平台

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运行结果如下所示： 特征推荐：学件推荐的特征，除了一些通用的特征（最值、均值等），还有一部分是专门为类似KPI做的异常检测效果比较好的特征。通常采用滑窗的方式做异常检测。目前所有窗口的长度，是根据数据的周期性、样本数、周期的个数等数据特点推荐的。窗口的长度均可以修改，如果用户对算法比较了解，

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图表类型为直方图时展示。 Lag 绘制ACF与PACF图表时设置的滞后阶数。 图表外观设置 主题 图表主题 散点图设置 设置散点图标记点类型和标记点大小。 折线图设置 设置折线图线条是否平滑、标记点类型以及大小。 视觉维度设置 设置视觉维度的样式，如颜色、大小、形状等。 截取及清空图表展示图 截取当前图

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，体现智能算法和智能应用的核心价值和使用场景。 智能算法优势 选择智能应用 智能应用优势 成功案例 填写成功案例 包括填写案例公司名称、Logo、配图、标题、描述，上传客户的授权证明以及选择使用的商品。 业务挑战 填写业务挑战 填写公司针对市场的难点，优势所在。 视频中心 上传视频

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启动AI人脸检测 接口名称 WEB_AiFaceDetectionStartAPI(后续废弃) 功能描述 启动AI人脸检测 应用场景 启动AI人脸检测 URL https://ip/v1/ai/face-detection/start?ActionID=WEB_AiFaceDetectionStartAPI

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