类型视频源接入。用户输入有效的必填参数，单击“确认”，校验成功后新增视频源成功。新增视频源将出现在视频源列表中。 父主题： 使用云上入侵检测算法

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快速标识个体动作检测输出告警的消息类型： 翻爬动作检测算法其值固定为851968，对应16进制为 0x 0000 0000 000D 0000 摔倒动作检测算法其值固定为851969，对应16进制为 0x 0000 0000 000D 0001 挥手动作检测算法其值固定为851970，对应16进制为

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登录视频分析服务管理控制台。 根据业务需要购买算法包，云上入侵检测算法归属于“云上通用类算法包”。当购买视频路数超过50路时，需要您提交工单申请。 在“服务 > 园区智能体”页面，单击“云上通用类算法包”操作栏的“使用”。 在云上入侵检测算法的操作栏，单击“创建作业”，进入创建作业详情页面，设置作业参数。

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环境准备 在开始使用之前，需要先确保完成下列的环境准备工作。 注册华为云帐号 购买算法包 边缘入侵检测算法包含在边缘通用类算法包中，需要购买后使用。 准备边缘节点 服务器 边缘节点服务器要求有一定的计算能力，推荐的服务器详细配置请参见服务器约束与推荐。此处以x86+Nvidia T4类型服务器，CentOS

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日志提示“label_map.pbtxt cannot be found” 问题现象 使用目标检测算法训练时，训练作业日志运行出现如下报错：ERROR:root:label_map.pbtxt cannot be found. It will take a long time to

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number is 0. 原因分析 该日志表示数据集中的有效样本量为0，可能有如下原因： 数据未标注。 标注的数据是不符合规格的（如目标检测算法要求标注为矩形框，但是提供数据标注为非矩形框）。 处理方法 请您检查数据是否已标注，或检查数据标注是否符合算法要求。 父主题： 预置算法运行故障

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创建边缘运行池 操作步骤 登录视频分析服务管理控制台。 根据业务需要购买算法包，边缘入侵检测算法归属于“边缘通用类算法包”。 在“服务 > 园区智能体”页面，单击“边缘通用类算法包”操作栏的“使用”。 在边缘入侵检测算法的操作栏，单击“创建作业”，进入创建作业详情页面，设置作业参数。 作业的具体参数解释如表1所示。

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event_type Uint64 快速标识占道经营检测的输出消息类型。 占道经营检测算法其值固定为1114112，对应16进制为 0x 0000 0000 0011 0000。 出店经营检测算法其值固定为1245184，对应16进制为 0x 0000 0000 0013 0000。

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使用MLS预置算链进行机器学习建模 本章节介绍如何通过一键运行预置的餐厅经营销售量预测算链，完成建模，帮助开发者快速了解MLS的建模过程。 前提条件 已经创建一个基于MLStudio的Notebook镜像，并进入MLS Editor可视化编辑界面，具体参考进入ML Studio操作界面章节。

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可以进行修改、删除操作，并支持仿真器A和仿真器B。创建泛化场景时，由于仿真器A的不同版本之间存在主车id不固定的问题，为了保证规控算法和评测算法能正确判断找到主车，泛化的场景文件的主车名称（name)字段应该为Ego。 逻辑场景中场景是完全独立存储与使用的，在逻辑场景生成的泛化场

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快速开始 05 实践 此模块分别使用边缘和云上算法，帮助您快速了解、使用视频智能分析服务。 边缘算法实践 使用边缘入侵检测算法 云上算法实践 使用云上入侵检测算法 06 API 通过VIAS开放的API和调用示例，您可以使用VIAS平台的接口和边缘算法服务、云上算法服务的API。

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异常检测基于运维领域的数据的历史特征，对其未来的走向进行预测。一旦当前实际数据和预测值偏差到一定程度，则认为发生异常，会生成告警并上报至告警系统。 异常检测算法分为两种，固定阈值和动态阈值。 固定阈值就是简单设置上限或者下限值。一旦数据超过上限或是低于下限则发生异常。如图1黄色部分超过阈值线3，则数据异常。

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特征，对其未来的走向进行预测。一旦当前实际数据和预测值偏差到一定程度，则认为发生异常，会生成告警并上报至告警系统。 在AIOPS中，异常检测算法分为两种，固定阈值和动态阈值。 固定阈值就是简单设置上限或者下限值。一旦数据超过上限或是低于下限则发生异常。如图1黄色部分 超过阈值线3，则数据异常。

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infomap算法（infomap） 标签传播算法（label_propagation） 子图匹配算法（subgraph matching） 关联预测算法（link_prediction） n_paths算法（n_paths） 聚类系数算法（cluster_coefficient） 父主题：

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要求为：ubuntu18.04及以上。算法与仿真器需要采用TCP协议进行通信。 自定义评测镜像制作 与datahub对接的算法镜像制作 评测算法的自研proto接口 父主题： 镜像仓库

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规格：默认支持100GB 购买数量：支持设置1-3000 规格说明：规格*规格数量 一键测算：按照每天新增日志量（GB/天或TB/天）、日志存储时长（天）、标准存储层数据保存时间(天)进行测算读写流量包、索引流量包、标准存储包、冷存储包的使用量。 读写流量包和索引流量包与每天新增

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异常检测基于运维领域的数据的历史特征，对其未来的走向进行预测。一旦当前实际数据和预测值偏差到一定程度，则认为发生异常，会生成告警并上报至告警系统。 异常检测算法分为两种，固定阈值和动态阈值。 固定阈值就是简单设置上限或者下限值。一旦数据超过上限或是低于下限则发生异常。如图1黄色部分超过阈值线3，则数据异常。

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快速标识个体动作检测输出告警的消息类型： 翻爬动作检测算法其值固定为851968，对应16进制为0x 0000 0000 000D 0000。 摔倒动作检测算法其值固定为851969，对应16进制为0x 0000 0000 000D 0001。 挥手动作检测算法其值固定为851970，对应16进制为0x

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异常事件。智能终端安全服务实时同步威胁信息，检出新威胁后及时更新威胁特征库，增强对全网的安全防护能力。 威胁判定准 基于海量数据库和智能检测算法，云端能够检出常规签名无法检测到的恶意样本，发现多种WAF（Web Application Firewall，网站应用程式防火墙）绕过手段，对抗未知和变种威胁。

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ost是有监督的算法。模型推荐里面增加了超参搜索的功能，有给出参数取值的推荐区间。用户也可以根据实际情况修改。 如果推荐的是无监督的异常检测算法，可能会同时推荐几个算法。那模型训练的时候，针对不同的算法，会分别进行模型训练，得到不同的模型，通过集成学习投票法策略，推荐得到更符合且更准确的异常检测模型。

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stream_id String 输入VCN的摄像头ID timestamp Int 事件发生的时间戳，秒 event_type Int 描述边缘漂浮物检测算法服务内容，固定值为0x 0000 0000 0202 0001 image_base64 String 当前触发告警时，对应视频帧的图片Base64编码结果。

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