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用户精度要求的模型。可支持图片分类、物体检测、预测分析、声音分类场景。可根据最终部署环境和开发者需求的推理速度，自动调优并生成满足要求的模型。 图1 自动学习流程 ModelArts的自动学习不止为入门级开发者使用设计，还提供了“自动学习白盒化”的能力，开放模型参数，实现模板化开

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如何处理使用opencv.imshow造成的内核崩溃？ 问题现象 当在Notebook中使用opencv.imshow后，会造成Notebook崩溃。 原因分析 opencv的cv2.imshow在jupyter这样的client/server环境下存在问题。 而matplotlib不存在这个问题。

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确认学习结果 HSS学习完白名单策略关联的 服务器 后，输出的学习结果中可能存在一些特征不明显的可疑进程需要再次进行确认，您可以手动或设置系统自动将这些可疑进程确认并分类标记为可疑、恶意或可信进程。 学习结果确认方式，在创建白名单策略时可设置： “学习结果确认方式”选择的“自动确认可

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即时输出识别结果 连续识别语音流内容，即时输出结果，并可根据上下文语言模型自动校正。 自动静音检测 对输入语音流进行静音检测，识别效率和准确率更高。 产品优势 识别准确率高 采用最新一代 语音识别 技术，基于深度神经网络（Deep Neural Networks，简称DNN）技术，大大提高了抗噪性能，使识别准确率显著提升。

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0中的Keras高层接口及TensorFlow2.0实战 深度学习预备知识 介绍学习算法，机器学习的分类、整体流程、常见算法，超参数和验证集，参数估计、最大似然估计和贝叶斯估计 深度学习概览 介绍神经网络的定义与发展，深度学习的训练法则，神经网络的类型以及深度学习的应用 图像识别、语音识别、 机器翻译 编程实验

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人脸角度按照三个维度定义：人脸抬头低头角度（pitch），正面人脸旋转角度（roll），前后转头偏转角度（yaw）。人脸检测算法对三个空间维度都有限制。检测模型根据三个维度做姿态评估以后，将检测到的人脸图片发送出来。如果摄像头安装角度不合适，拍摄的画面容易将一些正脸误检为侧脸，在安装好摄像头以后，

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发报警。 图5 离岗检测1 图6 离岗检测2 消防通道占用检测 通过消防通道占用算法，检测消防通道内物品占用和堆积的情况，并触发报警，可以有助于园区智慧高效管理。 图7 消防通道占用检测1 图8 消防通道占用检测2 安全帽、反光衣未穿戴检测 基于工服工帽检测算法，通过工地入口或指

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转换图片颜色格式 该接口用于转换图片颜色格式。opencv原生未提供RGB/BGR到NV12/NV21的转换选项，故在这里做补充。 接口调用 hilens.cvt_color(src, code) 参数说明 表1 参数说明 参数名称 是否必选 参数类型 参数描述 src 是 <class

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如何做课程推送？ 前提条件 用户具有课程发布权限 已经发布了课程 操作步骤 登录ISDP系统，选择“作业人员->学习管理->课程推送”，进入课程推送页面。 右上角支持“课程推送规则”和“人员名称”切换搜索 图1 课程推送规则列表 左上角点击“新建”按钮配置课程推送规则 表1 课程推送规则

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hilens_m opencv_core opencv_highgui opencv_imgproc opencv_imgcodecs opencv_calib3d opencv_videoio opencv_features2d opencv_flann opencv_photo opencv_video

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AI开发的目的是将隐藏在一大批数据背后的信息集中处理并进行提炼，从而总结得到研究对象的内在规律。 对数据进行分析，一般通过使用适当的统计、机器学习、深度学习等方法，对收集的大量数据进行计算、分析、汇总和整理，以求最大化地开发数据价值，发挥数据作用。 AI开发的基本流程 AI开发的基本流程通

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可视化的管理平台，便于您集中下发配置信息，查看在同一区域内主机的防护状态和检测结果。 HSS云端防护中心 使用AI、机器学习和深度算法等技术分析主机中的各项安全风险。 集成多种杀毒引擎，深度查杀主机中的恶意程序。 接收您在控制台下发的配置信息和检测任务，并转发给安装在服务器上的Agent。 接收Age

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转换图片颜色格式 转换图片的颜色格式。opencv原生未提供RGB/BGR到NV12/NV21的转换选项，故在这里做补充。 接口调用 HiLensEC hilens::CvtColor(const cv::Mat & src, cv::Mat & dst, CvtCode code)

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数据标注对于KPI异常检测非常重要，可以有效提升监督学习训练过程中KPI异常检测的准确率，在无监督学习中对模型做验证评估。 监督学习：使用标注工具对原始数据进行标注，并将标注数据用于训练。用户基于训练结果确认并更新数据标注，将标注数据重新用于训练，提升KPI检测准确率。 无监督学习：使用标注

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发报警。 图5 离岗检测1 图6 离岗检测2 消防通道占用检测 通过消防通道占用算法，检测消防通道内物品占用和堆积的情况，并触发报警，可以有助于园区智慧高效管理。 图7 消防通道占用检测1 图8 消防通道占用检测2 安全帽、反光衣未穿戴检测 基于工服工帽检测算法，通过工地入口或指

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和模型管理库（ModelManager），另外开发者也可以使用熟悉的视觉处理库OpenCV。在此之上，HiLens Framework提供了以下6个模块供开发者使用，方便开发诸如人形检测、疲劳驾驶检测等技能，模块说明如表1所示。用户可以开发Python版本的技能并在HiLens Kit上运行。

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选择此次敏感检测任务需要检测的敏感项，支持全选。 可选敏感项：可选敏感项下方展示敏感项列表，包含各个敏感项名称和样例。 在“检测测试”的右侧，单击，展开检测测试内容。 在左侧框中输入待检测的文字内容（自定义），单击“测试”，系统会根据用户配置的检测敏感项，快速进行敏感内容检测，并在检测结果框中展示敏感检测信息。

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说明 water_logging_ratio Float 只有当检测周期字段设置时才带有这个字段，表示各个检测出的内涝区域占用全图面积的最大比例。范围为[0,1]。 water_logging_flag Bool 只有当检测周期字段设置时才带有这个字段，表示是否有内涝情况发生。 event_set

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JSON格式说明 字段 类型 说明 stream_id String 摄像头编号。 event_type Uint64 快速标识烟火检测的输出消息类型。 烟火检测算法其值固定为393216，对应16进制为 0x 0000 0000 0006 0000。 task_id String 作业ID。

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入侵检测 告警事件概述 查看和处理入侵告警事件 管理文件隔离箱 配置告警白名单 配置登录白名单

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enable_alarm 参数说明：允许打开告警检测线程，检测数据库中可能的错误场景。 该参数属于POSTMASTER类型参数，请参考表1中对应设置方法进行设置。 取值范围：布尔型 on表示允许打开告警检测线程。 off表示不允许打开告警检测线程。 默认值：on 该参数生效范围节点仅为CN、DN。

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