图像标签功能可以识别哪些类型的图像？ 图像标签支持的标签种类超过2万种，其中包含实体标签和抽象标签两大类。 实体标签包括：人物、动物、植物、食物、交通工具、日常使用、动作、场景、武器、医疗医护、教育、其他等。 抽象标签包括：金融商业、学科科学、信仰、情感、休闲社交、事件、社会、生活等。

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停止暂隐图像 接口名称 WEB_StopSendBlueScreenAPI 功能描述 停止暂隐图像。 应用场景 如果当前已经开始了暂隐图像的操作，才可以停止暂隐图像的操作。处理结果由消息MSG_VIDEO_HIDDEN上报。 URL https://ip/action.cgi?A

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块中默认存储中的对应的路径。 照片添加完成后，可以查看。 图5 成功导入照片 后续操作 照片组添加完成后，根据定位信息选择定位，具体操作参见导入定位信息小节定位信息导入。 父主题： 数据导入

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图像标签示例 本章节对图像标签AK/SK方式使用SDK进行示例说明。 图像标签示例代码只需将AK/SK信息替换为实际AK/SK，代码中可以使用初始化ImageTaggingReq中的Image或Url配置图像信息（image和url参数二选一），示例中以url为例，配置完成后运行即可。

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图像标签示例 本章节对图像标签AK/SK方式使用SDK进行示例说明。 图像标签示例代码只需将AK/SK信息替换为实际AK/SK，代码中可以使用初始化ImageTaggingReq中的url或image配置图像信息（image和url参数二选一），示例中以url为例，配置完成后运行即可。

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图像标签示例 本章节对图像标签AK/SK方式使用SDK进行示例说明。 图像标签示例代码只需将AK/SK信息替换为实际AK/SK，代码中可以使用ImageTaggingReq中的withUrl或withImage方法配置图像信息（image和url参数二选一），示例中以url为例配置完成后运行即可。

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图像标签示例 本章节对图像标签AK/SK方式使用SDK进行示例说明。 图像标签示例代码只需将AK/SK信息替换为实际AK/SK，代码中可以使用初始化ImageTaggingReq中的url或image配置图像信息（image和url参数二选一），示例中以url为例，配置完成后运行即可。

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图像标签示例 本章节对图像标签AK/SK方式使用SDK进行示例说明。 图像标签示例代码只需将AK/SK信息替换为实际AK/SK，代码中可以使用初始化ImageTaggingReq中的Image或Url配置图像信息（image和url参数二选一），示例中以url为例，配置完成后运行即可。

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图像标签示例 本章节对图像标签AK/SK方式使用SDK进行示例说明。 图像标签示例代码只需将AK/SK信息替换为实际AK/SK，代码中可以使用初始化ImageTaggingReq中的Image或Url配置图像信息（image和url参数二选一），示例中以url为例，配置完成后运行即可。

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人脸区域宽度。 X坐标 人脸区域左上角到X轴的距离。 Y坐标 人脸区域左上角到Y轴的距离。 名人信息 图片人物的相关信息。 图像标签 自然图像的语义内容非常丰富，一个图像包含多个标签内容，图像标签服务准确识别自然图片中数百种场景、上千种通用物体及其属性，让智能相册管理、照片检索和分类

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步骤七：查看调用次数（可选） 内容审核 -图像API接口，分析并识别用户上传的图像内容是否有敏感内容（如色情等），并将识别结果返回给用户。 调用内容审核-图像API接口，您可以按照如下步骤操作： 进入内容审核管理控制台。 在左侧导航栏中选择“内容审核 V3>识别统计>图像审核”，可以查看识别统计详

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65英寸、75英寸、86英寸 落地支架 产品尺寸（宽x高x深）： 1302 x 764 x 1525mm（65、75、86寸通用） 包装尺寸（宽x高x深）： 1390 x 845 x 180mm 毛重 ： 24.1KG 净重 ： 19.5KG 挂墙支架 产品尺寸（宽x高x深）： 1170mm x 210mm

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场景优势如下： 准确率高：基于改进的深度学习算法，检测准确率高。 响应速度快：单张图像识别速度小于0.1秒。 内容审核-文本 内容审核-文本有以下应用场景： 电商评论筛查 审核电商网站产品评论，智能识别有色情等违规评论，保证良好用户体验。 场景优势如下： 准确率高：基于改进的深度学习算法，检测准确率高。

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、标清、流畅共六种清晰度。 分辨率（宽*高） 视频的宽高，默认为选择清晰度的推荐分辨率，支持根据实际需求修改。 若宽或高有一侧设置为0，则该侧按另一侧等比自适应。 当宽为0，高非0，则宽按比例缩放。 当高为0，宽非0，则高按比例缩放。 若宽和高均为0，则按原始分辨率转码。 码率

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9600Baud 工作温度 0℃～40℃ 工作湿度 10%～90%（非冷凝） 工作海拔高度 ≤5000m 尺寸 249mm（长）×139mm（宽）×155mm（高） 重量（裸机） 约 1.92kg 父主题： IdeaHub1.0

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否 Integer 图片宽度 取值范围： [96,3840] 0：自适应，保持原有宽高 单位：px height 否 Integer 图片高度 取值范围： [96,2160] 0：自适应，保持原有宽高 单位：px max_length 否 Integer 截图最长边的尺寸。宽边尺寸按照该尺寸与原始视频像素等比缩放计算。

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当前控制台上地锁只支持指定单个对象框生成图像，其他类型支持多个对象框。 API支持多个对象框。 人车模型最多支持17个框。 单击“创建”，可在列表查看模型生成的2D图像。 图4 模型生成的2D图像列表 2D图像列表相关操作 在2D图像列表，还可以进行以下操作。 表1 2D图像列表相关操作 任务 操作步骤

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的数据进行修改。 基于图片修改 在数据标注页面，单击“已标注”页签，然后在图片列表中选中待修改的图片（选择一个或多个）。在右侧标签信息区域中对图片信息进行修改。 添加标签：在“标签名”右侧文本框中，选择已有标签或输入新的标签名，然后单击，为选中图片增加标签。 修改标签：在“选中文

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部署图像分类服务 模型部署 模型部署操作即将模型部署为在线服务，并且提供在线的测试UI与监控能力。完成模型训练后，可选择准确率理想且训练状态为“运行成功”的版本部署上线。具体操作步骤如下。 在“运行节点”页面中，待服务部署节点的状态变为“等待输入”时，双击“服务部署”进入配置详情页，完成资源的参数配置操作。

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然在执行训练操作。 在“图像分类”节点中，待训练状态由“运行中”变为“运行成功”，即完成了模型的自动训练。 训练完成后，您可以单击“图像分类”节点上方的按钮，查看相关指标信息，如“准确率”、“评估结果”等。评估结果参数说明请参见表1。 图1 模型评估报告 表1 评估结果参数说明 参数名称

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什么是图像识别 图像识别（Image Recognition），是指利用计算机对图像进行分析和理解，以识别各种不同模式的目标和对象的技术，包括媒资图像标签，名人识别，主体识别，翻拍识别、图像标签等。 图像识别以开放API（Application Programming Inter

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