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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 快速标识戴口罩检测的输出消息类型，戴口罩检测算法其值固定为1048576，对应16进制为 0x 0000 0000 0010 0000。 task_id String

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深度学习模型预测 深度学习已经广泛应用于图像分类、图像识别和 语音识别 等不同领域， DLI 服务中提供了若干函数实现加载深度学习模型并进行预测的能力。 目前可支持的模型包括DeepLearning4j 模型和Keras模型。由于Keras它能够以 TensorFlow、CNTK或者 Theano

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深度学习模型预测 深度学习已经广泛应用于图像分类、图像识别和语音识别等不同领域，DLI服务中提供了若干函数实现加载深度学习模型并进行预测的能力。 目前可支持的模型包括DeepLearning4j 模型和Keras模型。由于Keras它能够以 TensorFlow、CNTK或者 Theano

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云上戴口罩检测 创建云上戴口罩检测作业 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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边缘戴口罩检测 创建边缘戴口罩检测作业 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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告警信息 人流量统计 入侵检测 关键岗位检测 遗留物检测 高密度人群统计 工服工帽检测 烟火检测 打架检测 共享单车检测 个体事件行为检测 个体动作检测 戴口罩检测 异常停车 视频车辆 消防通道占用检测 非机动车检测 垃圾桶异常检测 城市垃圾桶满溢检测 高点人群统计 视频目标属性识别

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创建云上戴口罩检测作业 功能介绍 该API可分析视频流。提供了戴口罩检测功能。当用户设置的区域中有未戴口罩人员进入，则上报告警。 视频编码格式支持H264或者H265。 调试 您可以在 API Explorer 中调试该接口。 URI URI格式 POST /v2/{project_

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创建云上戴口罩检测作业 功能介绍 该接口用于创建云上戴口罩检测作业。 调试 您可以在API Explorer中调试该接口，支持自动认证鉴权。API Explorer可以自动生成SDK代码示例，并提供SDK代码示例调试功能。 URI POST /v2/{project_id}/se

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创建云上入侵检测作业 创建云上关键岗位检测作业 创建云上遗留物检测作业 创建云上高密度人群统计作业 创建云上工服工帽检测作业 创建云上烟火检测作业 创建云上打架检测作业 创建云上共享单车检测作业 创建云上个体事件行为检测作业 创建云上个体动作检测作业 创建云上戴口罩检测作业 创建云上异常停车作业

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创建边缘戴口罩检测作业 功能介绍 该接口用于创建边缘戴口罩检测作业。 调试 您可以在API Explorer中调试该接口，支持自动认证鉴权。API Explorer可以自动生成SDK代码示例，并提供SDK代码示例调试功能。 URI POST /v2/{project_id}/se

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创建边缘戴口罩检测作业 功能介绍 该API可分析边缘摄像头输出的RTSP视频流。提供了戴口罩检测功能，当用户设置的区域中有未戴口罩人员进入，则上报告警。 目前支持H264、H265编码格式的RTSP视频流。 调试 您可以在API Explorer中调试该接口。 URI URI格式

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创建边缘入侵检测作业 创建边缘关键岗位检测作业 创建边缘遗留物检测作业 创建边缘高密度人群统计作业 创建边缘工服工帽检测作业 创建边缘烟火检测作业 创建边缘打架检测作业 创建边缘共享单车检测作业 创建边缘个体事件行为检测作业 创建边缘个体动作检测作业 创建边缘戴口罩检测作业 创建边缘异常停车作业

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各个模型深度学习训练加速框架的选择 LlamaFactory框架使用两种训练框架： DeepSpeed和Accelerate都是针对深度学习训练加速的工具，但是它们的实现方式和应用场景有所不同。 DeepSpeed是一种深度学习加速框架，主要针对大规模模型和大规模数据集的训练。D

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会上报告警事件。 边缘戴口罩检测 该服务提供了未戴口罩检测功能。通过视频检测到用户设置的区域中有未戴口罩人员进入，则上报告警。 边缘异常停车检测 该服务提供了异常停车事件监测、告警功能。通过视频检测到用户指定的检测区域内有车辆停车时间超过阈值时，上报异常停车事件。 边缘视频车辆

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说明： 勾选“目标和目标整体共用全景图”后，“全景图分辨率”支持设置为“原始分辨率”。 戴口罩目标抓拍 开启后，摄像机对戴口罩的目标进行抓拍。 单击“应用规则”。 单击“布防计划”，在时间格子中选择检测生效的时段，如图5所示。也可以通过模板快速配置。 图5 布防计划 配置“告警联动”参数，如图6所示，参数说明请参见表4。

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女性 glass Int 是否戴眼睛 hair Int 发型 hat Int 是否戴麦子 lower_color Int 上衣颜色 lower_style Int 上衣款式 luggage Int 是否有行李箱 mouth_mask Int 是否戴口罩 move_direct Int

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单击“上传”选择上传一张需要预测的图片，单击“预测”，即可在右边的预测结果显示区查看您的预测结果。 图6 查看预测结果（1）--没戴口罩 图7 查看预测结果（2）--戴口罩 后续操作：清除相应资源 在完成预测之后，建议关闭服务，以免产生不必要的计费。 停止运行服务 预测完成后，单击页面右上角的“停止”，即可停止该服务。

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使用自动学习实现物体检测 准备物体检测数据 创建物体检测项目 标注物体检测数据 训练物体检测模型 部署物体检测服务 父主题： 使用自动学习实现零代码AI开发

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骑电动车未戴头盔识别 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":1179664, "timestamp":1581753322, "stream_id

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登录管理控制台，进入 弹性云服务器 列表页面。 在待深度诊断的E CS 的“操作”列，单击“更多 > 运维与监控 > 深度诊断”。 （可选）在“开通云运维中心并添加权限”页面，阅读服务声明并勾选后，单击“开通并授权”。 若当前账号未开通并授权COC服务，则会显示该页面。 在“深度诊断”页面，选择“深度诊断场景”为“全面诊断”。

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基于CodeArts IDE Online、TensorFlow和Jupyter Notebook开发深度学习模型 概要 准备工作 导入和预处理训练数据集 创建和训练模型 使用模型

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