查询缺陷密度 功能介绍 查询缺陷密度 调用方法 请参见如何调用API。 URI POST /v2/{project_id}/bug-density/query 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id 是 String devcloud项目的32位id

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选择“远程配置 > 智能配置 > 自研算法配置” ，左侧选择需要配置的设备。 开启“态势分析智能”开关，单击“确定”。 单击“人群密度”。 图1 人群密度 配置“规则配置”参数，如图2所示，参数说明如表1所示。 图2 规则配置 表1 参数说明 参数 说明 检测区域 绘制多边形：选择“绘

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高密度人群统计 输出JSON数据流到DIS指定的通道或者Webhook URL，包括告警结构化数据和图片数据。 JSON结果示例 { "event_type": 524288, "task_id": "d1cde51e12eb47aaaafa36c2b4584b5c"

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云上高密度人群统计 创建云上高密度人群统计作业 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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目标屏幕高度，默认值为当前云手机规格分辨率高度，设置范围[240, 云手机分辨率规格高度]。 dpi 目标屏幕密度，默认值为当前云手机规格分辨率密度，设置范围[140, 600]。 若设置为0或不设置，表示目标屏幕密度将根据目标屏幕宽度和目标屏幕高度自动计算后设置。 输出参数 无 返回值 0：成功 小于0：设置物理分辨率失败

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边缘高密度人群统计 创建边缘高密度人群统计检测作业 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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默认值：90，表示图片压缩比为90% density_sw 否 Int 密度估计开关。用户可自定义是否启用密度估计模型来评估人数统计结果。推荐当人数较多、告警人数阈值较大的场景启用密度估计模型；当人数较少、告警人数阈值较低的场景可不用密度估计模型。 默认启用密度估计模型，取值为1，取值范围是[0, 1] target_roi

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缺省值：0 density_sw 否 Integer 密度估计开关。用户可自定义是否启用密度估计模型来评估人数统计结果。推荐当人数较多、告警人数阈值较大的场景启用密度估计模型；当人数较少、告警人数阈值较低的场景可不用密度估计模型。 默认启用密度估计模型，取值为1，取值范围是[0, 1]。 最小值：0

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缺省值：0 density_sw 否 Integer 密度估计开关。用户可自定义是否启用密度估计模型来评估人数统计结果。推荐当人数较多、告警人数阈值较大的场景启用密度估计模型；当人数较少、告警人数阈值较低的场景可不用密度估计模型。 默认启用密度估计模型，取值为1，取值范围是[0, 1]。 最小值：0

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默认值：90，表示图片压缩比为90% density_sw 否 Int 密度估计开关。用户可自定义是否启用密度估计模型来评估人数统计结果。推荐当人数较多、告警人数阈值较大的场景启用密度估计模型；当人数较少、告警人数阈值较低的场景可不用密度估计模型。 默认启用密度估计模型，取值为1，取值范围是[0, 1] target_roi

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2021-12-30 修改创建边缘高密度人群统计检测作业和创建云上高密度人群统计作业中算法的功能介绍。 2021-11-30 边缘高密度人群统计和云上高密度人群统计的输入字段去掉scene_type，并去除全屏模式、Flow模式等相关描述。 2021-10-30 边缘高密度人群统计API中删除Event模式（场景3）相关描述内容。

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使用场景 数据库场景 政企、金融关键的数据库业务必须通过资源专享、网络隔离、性能有保障的物理 服务器 承载。 裸金属服务器 为用户提供独享的高性能的物理服务器，满足业务需求。 大数据场景 互联网大数据相关业务，包含大数据存储、分析等典型业务。支持裸金属本地存储和结合OBS服务的存算分离方案。

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pic_snapshot_tzone Int64 抓拍时区：单位毫秒/ms 东区为+ 西区为- area_ratio Int 人群密度检测算法人群密度 head_shoulder_pos Rect object 人群密度检测算法返回框 human_time_start Int64 计时开始时间：单位毫秒/ms human_time_stop

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1.1支持过线、热度图、人群密度、排队长队配置。暂不支持目标、周界和告警布防，设备侧在8.2.0版本才做的上报手机APP。 版本节奏： 8.2.0版本支持：越线检测、入侵检测、徘徊检测、区域进入检测、区域离开检测、快速移动检测、过线计数、排队长度、人群密度、口罩告警、目标识别、快速移动、移动侦测、三方算法。

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和性能损失，100%释放算力资源。结合华为自研擎天软硬协同架构，支持高带宽、低时延云存储、云网络访问性能；满足企业数据库、大数据、容器、HPC、AI等关键业务部署密度和性能诉求。 敏捷的部署效率 裸金属服务器基于擎天加速硬件支持云磁盘作为系统盘快速发放；分钟级资源发放，基于统一c

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项目指标 查询人均bug 查询需求按时完成率 查询缺陷密度 父主题： API

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Q：人群态势当前包含哪些算法？设备支持哪些算法？APP端在哪里查看？ A：人群态势当前包含：热热度图、热区分析、排队统计、过线统计、人群密度统计、离岗检测，在设备 > 设置 > 智能算法中查看当前设备支持的具体智能功能。 父主题： 【个人版】

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视频接口 启动视频服务 停止视频服务 设置物理分辨率或屏幕密度 动态设置视频参数 强制I帧

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态势分析智能 过线统计 人群密度检测 排队长度检测 离岗检测 热区分析 热度图 父主题： 智能配置

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概念简介 物联网数据的数据体量大、价值密度小、数据时效性高、质量低。针对物联网数据的这些特点，在海量历史数据中提供近实时的高效探索分析能力，及时发现物联网数据中的隐含规律则显得尤为重要。IoT数据分析服务的时序分析，提供基于模型驱动的海量历史数据时序分析洞察能力，让物联网数据的规律清晰可见。

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满足如下要求： 激光点云数据要求： 全覆盖：多组云台采集的激光点云数据，需要完全覆盖被测物体（除底面）。 点云密度：多组云台采集的激光点云数据，发射到物体表面的点云密度小于5厘米。 重叠率>20%：两个云台之间的拍摄范围的重叠区域占每个云台拍摄范围的20%以上。 云台采集规范： 云台初始位置：激光雷达镜面与地面平行。

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