参数说明：车道编号。如果感知设备支持覆盖双向行驶方向时，桩号递增行驶方向，车道号从左到右从1依次递增；桩号递减行驶方向，车道号从左到右从-1依次递减。如果感知设备只支持覆盖单向车道，可以不区分桩号递增或者递减行驶方向，车道号可以按照车辆行驶方向从左到右，从1开始递增。 最小值：-32

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支持识别市面上常见版式的道路运输证，可结构化识别道路运输证的业户名称、车辆号牌、车辆类型、吨(座)位、车辆尺寸、核发机关、道路运输证号、签发日期、业户地址、经济类型、经营许可证号、经营范围等关键字段。 该接口的应用场景广泛，可应用于营运车辆合法经营性证明、车辆运输违章检测等场景，自动检测和识别道路运输证信

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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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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。 polygons字段参数描述

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参数说明：车道编号。如果感知设备支持覆盖双向行驶方向时，桩号递增行驶方向，车道号从左到右从1依次递增；桩号递减行驶方向，车道号从左到右从-1依次递减。如果感知设备只支持覆盖单向车道，可以不区分桩号递增或者递减行驶方向，车道号可以按照车辆行驶方向从左到右，从1开始递增。 最小值：-32

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回放图层 参考回放图层信息。 4 回放区域 车辆的行驶轨迹，随着主车的行驶感知在主车辆周围出现的其他物体，如其他车辆、行人和交通信号等。目前可感知的物体类型请见感知物体类型。鼠标移动至道路时，道路会变红。遇到信号灯，车辆会按照红绿灯指示行驶。 5 添加窗口 平台支持通过关闭窗口和“

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表30 行驶证识别输出参数说明 参数 说明 号牌号码 车辆号牌号码。 车辆类型 车辆类型。 所有人 车辆所有人。 住址 住址。 使用性质 车辆使用性质。 品牌型号 车辆品牌型号。 发动机号码 发动机号码。 车辆识别代号 车辆识别代号。 注册日期 车辆注册日期。 发证日期 车辆发证日期。

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Integer 参数说明：车辆方向。 取值范围： -1：未知方向 0：车头 1：车尾 最小值：-1 最大值：1 lane_no 否 Integer 参数说明：车辆所处车道。如果感知设备支持覆盖双向行驶方向时，桩号递增行驶方向，车道号从左到右从1依次递增；桩号递减行驶方向，车道号从左到右

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同样，考虑到仿真器A的支持程度，建议在转换时选择osc1.0版本. 使用仿真器A打开osc1.0场景时，由于编辑器显示问题，车辆会在道路初始位置重叠，但这不会影响场景运行，运行场景后车辆会从场景文件设置的初始位置开始行驶. straight merge split junction one way junction

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智能分类 功能介绍 智能分类识别服务可以一次性对同张图片中的多个卡证、票据进行检测和识别，并返回每个卡证、票据的类别及结构化数据。 应用场景 智能分类识别服务应用在身份认证、财务报销等多种场景，使用方便，有效提升数据录入效率。 场景一：卡证、发票混合识别 场景二：相同类型发票识别

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自动识别驾驶证正页与副页上的全部信息，自动提取出姓名、性别、领证日期、准驾车型、有效期限、档案编号等结构化信息。 行驶证识别 自动识别行驶证正页与副页上的全部信息，自动提取出号牌号码、车辆类型、所有人、使用性质、品牌型号、车辆识别代号、发动机号码、注册日期、档案编码、核定载人数、总质量、整备质量、核定载质量、

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2023-09 支持不动产证识别、承兑汇票识别、车辆合格证识别。 2023-08 支持智能文档解析。 2023-07 中国站账号支持开通泰文身份证识别API。 2023-06 车牌识别API支持识别大型新能源车型。 2023-05 智能分类识别支持全电发票。 2023-05 支持用

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时延，提高访问速度。对于OCR服务，不同的区域之间资源包不互通，请根据您的实际需求慎重选择。 表1 接口说明 类别 API 说明 智能文档解析 智能文档解析 对证件、票据、表单等任意版式文档进行键值对提取、 文字识别 、以及 表格识别 等任务，实现进阶高效的自动化结构化返回。 通用类 通用表格识别

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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。 polygons字段参数描述

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围绕园区的“人、车、货、场”四个要素，满足业务管理、园区管理、事件接入、监控、处理、指挥等处理需求。支持园区多部门数据共享，实现视频监控、出入口车辆管控、人员管理、停车管理的业务互通。 利用无人值守、车牌识别、 人脸识别 、AR等先进智能技术，完成基础管理数据采集、自动分析，减少人员干预，提高系统

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event_set参数格式说明 字段 类型 说明 count Int 该区域内的车辆总数 vehicles List<Object> 该区域内的车辆信息 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。 bounding_box参数格式说明 字段

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车辆高程精度（ele_confidence） 数值 含义 0 不具备或不可用 1 500米 2 200米 3 100米 4 50米 5 20米 6 10米 7 5米 8 2米 9 1米 10 50厘米 11 20厘米 12 10厘米 13 5厘米 14 2厘米 15 1厘米 父主题：

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图像中行驶证区域有效占比超过5%，保证整张行驶证内容及其边缘包含在图像内。 支持图像中行驶证任意角度的水平旋转。 支持少量扭曲，扭曲后图像中的行驶证长宽比与实际行驶证相差不超过10%。 能处理反光、暗光、防伪标识等干扰的图片但影响识别精度。 目前只支持识别2008年版的行驶证。 调用方法

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点云是一种由激光雷达收集到的数据类型，包含三维坐标、反射强度等信息，用来检测和识别车行道路上的物体。 雷达会在车辆行驶过程中不断收集点云数据来了解周围的环境，并利用点云数据所获得的环境信息帮助车辆定位，提高车辆定位的精度。 接管 接管是从自动驾驶系统转换为驾驶员对汽车管理，即驾驶员接管自动驾驶系统对

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效协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）

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