AddDataOptionalParam 参数 是否必选 参数类型 描述 do_det 否 Boolean 是否进行目标检测，默认为true。 box 否 String 目标矩形框坐标。如给定则不进行目标检测，直接使用该box作为目标。格式为“x1,y1,x2,y2”（无空格），x1/y1为目标左上角

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功能描述 阶段 相关文档 1 图像识别服务正式公测上线 基于深度学习技术，可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。 公测 产品介绍

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"labels":[], "labels_ext":{ } "predict_labels":[] } 以2D目标检测为例，完整json结果文件样例如下： { "labels": [ { #1. 此对象的标注信息（直接从源数据labels

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更加详细的描述了API的调用方法，帮助客户了解和使用本服务。 商用 如何调用API 2019年4月 序号 功能名称 功能描述 阶段 相关文档 1 新增目标检测API接口 检测图片中的目标物体，返回图片中各个目标的具体坐标点，仅支持家具行业。 公测 / 2018年9月 序号 功能名称 功能描述 阶段

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<>'|"/”，不得超过256个字符。 类别：可选择“内置”或“用户”，选择相对应的类别。 选择“内置”，支持“分类”、“2D目标检测”、“3D目标检测”、“2D目标追踪”、“3D目标追踪”“2D语义分割”、“3D语义分割”、“车道线检测”八个类别。 选择“用户”，则不允许选择内置评测项，仅可使用用户自定义评测。

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Object 标签类别的多种语言输出。 instances Array of ImageMediaTaggingInstance Objects 目标检测框信息，该字段为空（为兼容图像标签V2版本保留该字段，可忽略）。 表7 i18n_tag 参数 参数类型 描述 zh String 中文标签。

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像检测，则可以由3D扫描确定目标大致位置，然后用2D图像检测来识别物体类别。通过3D/2D的融合，可以弥补各自模态的不足，扬长避短，提升目标检测的整体精度。在当前3D检测的基础上，通过2D cross-check提升3D检测类别的精度提升。 前提条件 在服务控制台“总览”>“我的

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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，用于衡量一个模型及其标注结果的可信度。自动驾驶领域的模型多用于目标检测，如识别并标注出图像中车辆、行人、可行区域等对象。 模型评测 编译镜像 编译镜像可以将训练模型转换为特定芯片支持的可识别的文件，编译镜像

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该服务对于给定的高速视频，提供了流量监测、车速监测、违停事件检测及拥堵检测等功能。 边缘城管事件-占道经营检测 该服务提供了占道经营检测功能，在目标检测区域内，对出店经营、无照游商等占道经营行为进行检测、告警。当检测到告警行为时，会上报告警信息。 边缘城管事件-垃圾检测 该服务提供了垃圾

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"labels":[], "labels_ext":{} } 不同类型的任务对象基本信息所需格式不同，具体如下所示： 2D目标检测： labels中保存每个预测对象的基本信息，每个基本信息格式如下所示。 { 'label_meta_id': 168,

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测结果详情。 查看威胁情报溯源 本部分介绍如何查看威胁情报溯源。 前提条件 已启用产品集成，具体操作请参见启用产品集成。 操作步骤 进入目标检测结果的详情页面，在“攻击源信息”中，单击“威胁情报溯源”。 图3 威胁情报溯源 选择威胁情报分析平台。 图4 分析平台 在弹出的确认框中

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绘制检测线，选择“绘制线”，在实况区域内单击绘制。 检测模式 请根据实际需要选择抓拍模式。 目标检测 目标整体检测 目标和目标整体检测 发送目标属性 开启后，会检测目标的性别、年龄、口罩等属性信息。 目标检测灵敏度 数字越大，灵敏度越高，漏检率会降低，相应的误检率会提升。 目标抓拍质量 图

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中硬遗留检测 32 偏色诊断 48 逆行 1 遮挡检测 17 音频有无告警 33 停车侦测 49 异常车牌 2 目标检测 18 音频陡降告警 34 机非人 50 交通拥堵 3 3559目标检测 19 音频陡降告警 35 过线计数 51 倒车 4 3559目标识别 20 区域进入 36 微卡口

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SearchOptionalParam 参数 是否必选 参数类型 描述 do_det 否 Boolean 是否进行目标检测，默认为true。 box 否 String 目标矩形框坐标，如给定则不进行目标检测，直接使用该box作为目标。格式为“x1,y1,x2,y2”（无空格），x1/y1为目标左上角

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主体的类别，现阶段分为：main_object_box（主要主体）和bounding_box（边缘主体）。 location location object 目标检测框位置信息，包括4个值: width:检测框区域宽度 height:检测框区域高度 top_left_x:检测框左上角到垂直轴距离 to

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ToolKit工具 目标检测 本案例介绍如何在本地进行MindSpore模型开发，并将模型迁移至ModelArts训练。 使用ModelArts VS Code插件调试训练ResNet50图像分类模型 MindSpore VS Code Toolkit工具 目标检测 本案例以Ascend

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单击“立即购买”，完成付款操作。 步骤二：下载检测报告 在左侧导航栏选择“高阶功能 > 内容安全检测”，进入“内容安全检测”页面。 在目标检测对象所在行的“操作”列，单击“下载报告”，可将检测报告下载到本地。 报告中呈现检测出的合规性风险、内容安全风险等相关内容。用户根据报告内容选择整改或者保留。

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00开启机非人模式，非机动车进入区域，会被自动抓拍，提取非机动车特征信息，如：非机动车类型、颜色、骑行者的特征信息等） 53 非机动车上目标检测（特定混行摄像机SDC开启混行模式，非机动车进入区域，会被自动抓拍，提取非机动车及其骑行者特征信息，如：非机动车类型、颜色、骑行者的特征

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热成像行为分析算法包 80 电梯电瓶车算法包 81 全结构化算法包 82 行为分析算法包 83 行为分析算法包，备注：82和83均为行为分析算法包 84 目标检测算法包 85 目标识别算法包 file_name String 文件名称：文件的名称，例如XXXXX.bin文件 package_name

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以按照车辆行驶方向从左到右，从1开始递增。 target_rects Array of TargetRect objects 参数说明：目标检测框信息列表。 start_time Long 参数说明: 本次事件中，车辆检测到事件行为的最初时间；格式：1970开始的毫秒时间。 表10

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target_alarm 目标侦测告警 target_high_frequency_alarm 目标高频率出现告警 TARGET_DET 目标检测告警 mask_alarm 口罩告警 CROWD 人群检测告警 people_queue_alarm 排队长度告警 people_count_region_alarm

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