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： 使用边缘入侵检测算法

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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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预测外呼算法。 取值范围： 1：经验预测算法 2：座席利用率预测算法 3：外呼接通率预测算法 5：摘机率预测算法 11.4.2 expPredictParam Object False 经验预测算法的参数配置，predictMethod为1（经验预测算法）时，为True。 该对象的参数说明请参见表9。

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选择合适的Kafka 风险等级 中 关键策略 根据生产流量、消费流量、老化时间、副本数等指标，计算业务所需的规格，选择合适的Kafka规格。 规格测算： 性能容量维度所需最小节点数 = max（（存储带宽需求 / 单节点存储带宽），（网络带宽需求 / 单节点网络基准带宽）） 磁盘容量维度所需最小节点数

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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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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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预测外呼算法。 取值范围： 1：经验预测算法 2：座席利用率预测算法 3：外呼接通率预测算法 5：摘机率预测算法 11.4.2 expPredictParam Object False 经验预测算法的参数配置，predictMethod为1（经验预测算法）时，为True。 该对象的参数说明请参见表9。

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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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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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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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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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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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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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紧密中心度算法（Closeness Centrality） 标签传播算法（Label Propagation） Louvain算法 关联预测算法（Link Prediction） Node2vec算法 实时推荐算法（Real-time Recommendation） 共同邻居算法（Common

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安全阈值，就认为是风险实例，会被输出到风险结果中。 2）智能预测：一种趋势预测方式，根据输入，基于算法预测未来容量趋势。 预测趋势：基于预测算法，根据参考时间段内（过去一个月）的容量趋势，预测未来7天的容量趋势； 风险实例：参考时间段内的容量和预测时间段内的容量，任何一个超出安全

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自动学习模型训练图片异常？ 使用自动学习的图像分类或物体检测算法时，标注完成的数据在进行模型训练后，训练结果为图片异常。针对不同的异常情况说明及解决方案参见表1。 表1 自动学习训练中图片异常情况说明（图像分类和物体检测） 序号 图片异常显示字段 图片异常说明 解决方案字段 解决方案说明

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内置评测指标简介 评测算法从驾驶安全性，智能性，合规性，舒适性等维度对自动驾驶系统进行全面评价。评测指标的pass/fail标准比较复杂，需要对一些评测函数的细节进行介绍。 point_type：是一个PointType的枚举类型，表示该子类指标发生特殊状态（一般是指发生异常）时

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选择分区平衡任务执行的时间。 立即执行：表示立即执行分区平衡任务。 定时执行：表示在指定的时间执行分区平衡任务。 （可选）单击“一键测算”，在“预估耗时”中，显示执行自动平衡大概需要的时间。 一键测算功能对Kafka实例性能没有影响。 单击“确定”。 定时任务和非定时任务查看分区平衡是否完成的方法不同，具体如下：

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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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。 配置完成后，单击“提交”。系统自动跳转至边缘资源池列表页面。可在“边缘资源池”页面查看创建的边缘资源池信息。 父主题： 使用边缘入侵检测算法

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ttp://10.10.10.1:6006。 执行脚本，启动Webhook Service。 图2 执行脚本成功 父主题： 使用边缘入侵检测算法

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