文字识别的监控指标 功能说明 本节定义了文字识别服务上报 云监控服务 的监控指标的命名空间，监控指标列表和维度定义，用户可以通过云监控服务提供管理控制台或API接口来检索文字识别服务产生的监控指标和告警信息。 命名空间 SYS.OCR 监控指标详情 表1 OCR支持的监控指标 指标ID

查看更多 →

自动识别图片上的车架号信息。 泰文身份证识别 自动识别身份证上的全部信息，一次扫描即可识别身份证号码、姓名、地址等全部信息。 泰国车牌识别 识别泰国车牌图片中的车牌信息，返回识别结果和车牌的区域位置信息。 道路运输从业资格证 自动识别道路运输从业资格证，根据不同版式内容返回对应的关键文字信息，可用于货运场景资质审核场景。

查看更多 →

训练模型 针对已标注完成的训练数据，开始训练模型，您可以查看训练的模型准确率和误差变化。 前提条件 已在视觉套件控制台选择“无监督车牌检测工作流”新建应用，并已执行完“数据选择”步骤，详情请见选择数据。 训练模型 图1 训练模型 在“模型训练”页面，选择“训练模型”和“车辆场景”。

查看更多 →

数说明请参考表14。 表14 车牌识别输出参数说明 参数 说明 车牌内容 显示车牌号。 当前版本支持的车牌底色类型 -blue蓝色；green绿色；-black黑色；-white白色；-yellow黄色。 文字识别 识别图片上的文字信息，返回识别的文字和坐标。支持扫描文件、电子文

查看更多 →

ocr:licensePlate:subscribe 开通车牌识别服务 √ × ocr:licensePlate:unsubscribe 取消开通车牌识别服务 √ × ocr:licensePlate:getSubscribeUserList 查询开通车牌识别的用户列表 √ √ ocr:licens

查看更多 →

文字识别的终端节点如表1所示，请您根据业务需要选择对应区域的终端节点。 业务的 服务器部署 区域与OCR服务区域不一致，只要 服务器 可以访问公网，即可使用OCR服务。一般情况下，建议就近选择靠近您或者您的目标用户的区域，这样可以减少网络时延，提高访问速度。 表1 文字识别的终端节点 区 域名 称

查看更多 →

左侧导航栏选择“交通信息管理 > 路侧安全消息(RSM)”。 您可以在信息列表查看信息ID、车牌号、参与者类型、数据来源、位置和上报时间信息。 轨迹信息 轨迹数据信息（tracks），Edge识别的某一时间段内的交通参与者状态信息（交通参与者包括路侧单元本身、周边车辆、非机动车、行人等）。

查看更多 →

） （收费站2，（车牌号1，通过时间，通过的第2个收费站）） （收费站4，（车牌号1，通过时间，通过的第3个收费站）） （收费站5，（车牌号1，通过时间，通过的第4个收费站）） 根据收费站聚合数据。 收费站1，[（车牌号1，通过时间，通过的第1个收费站），（车牌号2，通过时间，通

查看更多 →

工作流简介 车牌检测与识别技术对于交通管理智能化、提高交通执法的稳定性具有重要意义。 ModelArts Pro 提供无监督车牌检测工作流，基于高精度的无监督车牌检测算法，无需用户标注数据，大大降低标注成本和提高车牌检测场景上线效率。 功能介绍 无需标注数据，构建无监督车牌检测模型，用于识别不同场景下的车牌。

查看更多 →

加纳官方车牌 10 领馆车牌 100 印尼私家车牌 143 墨西哥卡车牌 172 加纳外交车牌 12 港牌 101 印尼公共交通车牌 144 墨西哥摩托车牌 173 加纳商用车牌 13 澳门牌 102 印尼使馆车牌 145 墨西哥车牌 174 加纳摩托车牌 14 农用车牌 拖拉机 103

查看更多 →

） （收费站2，（车牌号1，通过时间，通过的第2个收费站）） （收费站4，（车牌号1，通过时间，通过的第3个收费站）） （收费站5，（车牌号1，通过时间，通过的第4个收费站）） 根据收费站聚合数据。 收费站1，[（车牌号1，通过时间，通过的第1个收费站），（车牌号2，通过时间，通

查看更多 →

） （收费站2，（车牌号1，通过时间，通过的第2个收费站）） （收费站4，（车牌号1，通过时间，通过的第3个收费站）） （收费站5，（车牌号1，通过时间，通过的第4个收费站）） 根据收费站聚合数据。 收费站1，[（车牌号1，通过时间，通过的第1个收费站），（车牌号2，通过时间，通

查看更多 →

如何查看实时语音识别的中间结果 实时语音识别分为开始识别、发送音频数据、结束识别，断开连接四个阶段。在使用API或SDK时，可以通过将interim_results参数设置为yes，将识别过程的中间结果返回。如果设置为no，则会等每句话完毕才会返回识别结果。详细参数说明请见实时语音识别。

查看更多 →

如何打印info、error、warn级别的日志？ 此处以java语言为例，提供日志级别打印demo进行日志打印。 父主题： 通用问题

查看更多 →

第三方车辆密钥，输入车辆型号ID后方可填写该字段以设置第三方车辆密码。 车牌号 车辆的车牌号。 接入网路方式 车辆接入网络的方式。 OBU Id 车载OBU的唯一标识。 OBU IMEI IMEI，OBU上电子序列号。 车辆品牌 车辆品牌。 车辆型号 车牌型号。 车辆年款 车辆年款。 车辆燃油类型 车辆的燃料动力类。

查看更多 →

DDS是否支持设置majority级别的readConcern MongoDB可以通过writeConcern来定制写策略，通过readConcern来定制读策略。 当指定readConcern级别为majority时，能保证用户读到的数据已经写入到大多数节点，而这样的数据不会发生回滚，避免了脏读的问题。

查看更多 →

使用了服务器未识别的Shell命令 机器上没有安装Docker 问题现象 部署Shell命令：“docker version”（假设主机没有安装Docker服务），日志信息提示部署失败。 原因分析 由于机器上没有安装Docker服务导致。 处理方法 在机器上安装对应的服务再次运行即可。

查看更多 →

，实现高精度的刹车盘类型识别功能。 刹车盘识别工作流 无监督车牌检测工作流 根据工作流指引，开发无监督车牌检测服务，通过上传训练数据，训练生成车牌检测模型，自主更新和调整模型精度，实现高精度的车牌检测功能。 无监督车牌检测工作流 第二相面积含量测定工作流 根据工作流指引，开发第二

查看更多 →

优先省（市） 在识别车牌的第一个字符时，将优先匹配“优先省（市）”。 仅支持配置一个省或直辖市的简称。 车牌增强 对抓拍图片中的车牌区域进行图像增强，消除噪声、模糊、脏污，并提升车牌对比度。 车牌亮度补偿 车牌的亮度过高或者过低时，可以开启此功能，对抓拍到的车牌图片进行亮度补偿。 配置“文字叠加”参数。

查看更多 →

准备数据 在使用无监督车牌检测工作流开发应用之前，您需要提前准备用于模型训练的数据，上传至OBS服务中。 设计车牌标签 首先需要考虑好车牌的标签类型，即希望识别出图片中车牌的一种结果。例如“plate”。 数据集要求 文件名规范，不能有中文，不能有+、空格、制表符。 保证图片质量

查看更多 →

部署服务 评估模型后，就可以部署服务，开发车牌检测的专属应用，此应用用于在特定场景下检测车牌类型，也可以直接调用对应的API和SDK识别。 前提条件 已在视觉套件控制台选择“无监督车牌检测工作流”新建应用，并评估模型，详情请见评估模型。 由于部署服务涉及ModelArts功能，需消耗资源，要确保账户未欠费。

查看更多 →