车辆特征识别 更多内容
  • 特征工程

    行为表。 全局特征信息文件 用户在使用特征工程之前,需要提供一份全局的特征信息文件,后续的特征工程、在线模块都会用到该文件。 文件数据信息请参见全局特征信息文件。 当上传的数据中的特征有变化时,用户需要同步更新该文件。该文件为JSON格式,包含特征名、特征大类、特征值类型。 保留已有宽表

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  • 特征操作接口

    RESTATE signature_type 否 String 特征类型。 signature_name 否 String 特征名称。 signature_attributes 否 Array of 表4 objects 特征属性。 表4 MetadataAttributeRequest

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  • 离散特征分析

    离散特征分析 概述 离散值特征分析通过每个离散特征的gini,entropy,gini gain,information gain,information gain ratio等和每个离散值对应的gini,entropy指标,方便对离散特征进行理解。 输入 参数 子参数 参数说明

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  • 特征异常检测

    特征异常检测 概述 特征异常检测的方法包括箱型图(Box-plot)和AVF(Attribute Value Frequency) 箱型图用于检测连续值类特征的数据,根据四分位数检测异常特征。 AVF用于检测枚举值类特征的数据,根据枚举特征的取值频率及阈值检测异常特征。 箱型图异常检测

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  • 交通信息管理

    可查看该事件的详细信息。 车辆基本安全消息 车辆基本安全信息(bsm),用来在车辆之间交换安全状态数据。车辆通过该消息的广播,将自身的实时状态告知周围车辆,以此支持一系列协同安全等应用。 进入 路网数字化服务 控制台 左侧导航栏选择“交通信息管理 > 车辆基本安全消息(BSM)”。

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  • 特征工程

    特征工程 如何选中全量特征列? 算法工程处理的时候必须要先采样吗? 特征处理操作完成后怎么应用于数据集全量数据? 特征工程和算法工程的关系? JupyterLab环境异常怎么处理? 父主题: 常见问题

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  • 特征工程

    特征工程 特征工程简介 Python和Spark开发平台 JupyterLab开发平台 父主题: 用户指南

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  • 特征管理

    特征管理 特征操作接口 父主题: 应用模型

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  • 特征工程

    特征工程 二值化 卡方选择 派生 特征转换 FP-growth 最小最大规范化 正则化 独热编码 主成分分析 离散化 标准化 字符串标签化 奇异值分解 过滤式特征选择 线性特征重要性 特征尺度变换 特征异常检测 特征异常平滑 gbdt编码模型训练 gbdt编码模型应用 父主题: 数据特征

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  • 特征尺度变换

    需要被进行尺度变换的特征名 - scale_method 尺度变换的方法 "ln" item_spliter 离散型特征的,iterm之间的分割符 "," kv_spliter 离散型特征KV的分割符 ":" 样例 输入数据 配置流程 运行流程 参数设置 输出结果 父主题: 特征工程

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  • 数据特征分析

    由于发布后的数据集不会默认启动数据特征分析,针对数据集的各个版本,需手动启动特征分析任务。在数据特征页签下,单击“启动特征分析”。 在弹出的对话框中配置需要进行特征分析的数据集版本,然后单击“确定”启动分析。 “版本选择”,即选择当前数据集的已发布版本。 图1 启动数据特征分析任务 数据特征分析任务启动

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  • 高点车辆统计

    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

    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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  • 边缘视频车辆

    边缘视频车辆 创建视频车辆 查询作业列表 查询单个作业 删除作业 父主题: 边缘服务API

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  • 特征工程简介

    特征工程简介 用户可以通过特征工程对数据集进行数据处理、特征组合、特征转换等特征处理,最大限度的从原始数据中提取特征以供模型训练使用。此外,用户还可以将优质的特征工程发布成服务,以服务的形式对具备完全相同特征的数据进行预处理。 特征工程相关的基本概念: 特征工程:对数据进行特征处理操作的工程。

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  • 过滤式特征选择

    过滤式特征选择 概述 过滤式特征选择根据特征对标签的重要性对特征进行筛选,特征重要性较高的特征,提升训练的精度和效率。 输入 参数 子参数 参数说明 inputs dataframe inputs为字典类型,dataframe为pyspark中的DataFrame类型对象 输出 参数

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  • 全局特征信息文件

    全局特征信息文件 在特征工程、在线模块,近线模块时都会用到该全局的特征信息文件。当上传的数据中的特征有变化时,用户需要同步更新该文件。该文件为JSON格式,包含特征名、特征大类、特征值类型。 表1 全局特征信息文件字段描述 字段名 类型 描述 是否必选 user_features

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  • 特征异常平滑

    是否为k:v的稀疏特征, 如果指定该列,soften_cols参数只支持选择稀疏特征列kv_col中的列名。 False kv_col 否 如果为稀疏特征,指定稀疏特征列名。 "kv" item_spliter 否 稀疏特征的分隔符。 "," kv_spliter 否 稀疏特征key和value的分隔符。

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  • 车辆基础安全信息(bsm)

    车辆基础安全信息(bsm) 功能介绍 RSU上报bsm消息到平台,平台经过处理后将该消息推送到对应的数据转发配置通道。 车辆基本安全信息,用来在车辆之间交换安全状态数据。车辆通过该消息的广播,将自身的实时状态告知周围车辆,以此支持一系列协同安全等应用。 TOPIC v2x-v1-bsm

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  • 云上交通视频车辆

    云上交通视频车辆 创建云上视频车辆作业 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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  • 车辆基本类型(basic

    有轨列车 57 辅助公交 58 辅助救援车辆 60 通用类型的紧急车辆 61 其他类型的紧急车辆 62 消防轻型车辆 63 消防重型车辆 64 消防辅助救护车辆 65 消防救护车 66 警用轻型车辆 67 警用重型车辆 68 其他紧急情况响应车辆 69 其他紧急情况救护车 80 未知交通参与者

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