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媒资图像标签 基于深度学习技术，准确识别图像中的视觉内容，提供多种物体、场景和概念标签，具备目标检测和属性识别等能力帮助客户准确识别和理解图像内容。主要面向媒资素材管理、内容推荐、广告营销等领域。 图1 媒资图像标签示例图 名人识别 利用深度神经网络模型对图片内容进行检测，准确识别图像中包含的影视明星、网红人物等。

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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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网信算备520111252474601240045号 算法基本原理 分身数字人驱动算法是指通过深度学习生成数字人驱动模型，模型生成后，输入音频来合成数字人视频的一种技术。 其基本情况包括： 输入数据：真人视频、音频。 算法原理：通过深度学习算法来学习真人视频，生成驱动该真人形象的数字人模型。通过该模型输入音频，合成数字人视频。

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建自动学习物体检测项目后数据标注节点会报错。 图2 数据标注节点报错 步骤三：创建自动学习物体检测项目 确保数据集创建完成且可正常使用后，在ModelArts控制台，左侧导航栏选择“自动学习”默认进入新版自动学习页面，选择物体检测项目，单击“创建项目”。 进入“创建物体检测”页面后，填写相关参数。

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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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Int 车辆检测结果输出标志，固定为75010。 message_id String 该条json输出的uuid，唯一标识这一条输出记录。 stream_id String 摄像机ID，唯一表示；离线视频会输出视频名信息，区分不同的视频输出。 timestamp Int 检测到视频车辆的时间戳。

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到本地。 2D预标注类别列表 表2 2D预标注类别 功能 类别 目标检测 可行驶区域 车道线 车位线 路沿 地面标识 减速带 消防栓 柱子 地锁 限位块 警示物 骑行者 行人 车辆 其他车辆 两轮车 车道线检测 白虚线 黄虚线 白实线 黄实线 路沿线 停止线 语义分割（混合） 成年人

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实时收集城市各交通枢纽的车辆通行数据，缓存在通道中，分析平台周期读取通道中的数据分析后将结果应用到调度系统，实现对停车场开放时长和交通资源的调配。 图1 场景示例图 实时文件传输 实时检测客户应用系统中产生的文件，并采集上传到云上，进行离线分析、存储查询及机器学习，对客户进行分类和信

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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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进行人员排班 用户可以在排班表页面进行人员排班，支持月排班、周排班和日排班。 背景信息 月排班和周排班，排班发布后不可修改，只可以查看；日排班排班发布后，可修改。 未发布排班时，人员统计为空，不展示数据；发布排班后，展示人员统计数据，不可修改。 日排班只能对选择日期后一天进行排班，选择日期的排班需要手动排班。

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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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异常路况（AbnormalTraffic） 53 车辆超速（VehicleOverspeed） 901 异常车况（AbnormalVehicle） 54 车辆慢行（VehicleSlow） 902 异常车况（AbnormalVehicle） 55 车辆停驶（VehicleStop） 903

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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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路侧动态目标物数据信息，是路侧单元通过路侧本身拥有的相应检测手段，得到其周边交通参与者的实时状态信息（交通参与者包括路侧单元本身、周边车辆、非机动车、行人等），并将这些消息整理成本消息体的格式，作为交通参与者的基本安全状态信息，广播给周边车辆，支持这些车辆的V2X应用。 TOPIC v2x-v1-rsm

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智能表单和证件 文字识别 ：身份证、驾照、发票，轻松实现文字识别，告别人工识别的苦恼。 大数据 车联网大数据驾驶行为分析：车联网解决方案深度解析，车辆驾驶行为的数据模拟实践，探索车联网大数据序列奥秘。 软件开发 一分钟自动化部署：前沿的DevOps部署理念，一键式自动化部署平台，一分钟业务轻松上云体验。

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决策风险高：研判错误可能导致管制失效。 通过本方案实现的业务效果 打破数据孤岛：借力机器学习与深度学习核心算法模型，打破区级各部门数据壁垒，可实现中台化、标准化、自动化的数据汇聚、存取、质控，推进一网统管、一网通享、一网通办能力。 构建多场景应用：基于核心算法赋能感知监测，充分利用各区现有监测数据，打造对移动

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车道右边线、车道线1：可以修改，不能删除。 车道线2、车道线3：可以修改、删除。 检测目标 检测目标有“目标整体”、“非机动车”和“机动车”。勾选检测目标后，当检测区域内识别出该目标时，对目标进行抓拍。 发送车辆属性 通过开关控制开启或关闭该功能。 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）”。

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微卡口 52 车辆黑名单设防 5 入侵检测 21 区域离开 37 ITS违章信息 53 车辆白名单设防 6 目标计数 22 快速移动 38 ITS存储图片 54 遮挡车牌 7 干扰检测 23 场景变更 39 人群密度 55 打架 8 干扰检测 24 自动跟踪 40 排队检测 56 攀爬

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ModelArts与DLS服务的区别？ 深度学习服务（DLS）是基于华为云强大高性能计算提供的一站式深度学习平台服务，内置大量优化的网络模型，以便捷、高效的方式帮助用户轻松使用深度学习技术，通过灵活调度按需服务化方式提供模型训练与评估。 但是，DLS服务仅提供深度学习技术，而ModelArts集成了深度学习和机器

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车辆高程精度（ele_confidence） 数值 含义 0 不具备或不可用 1 500米 2 200米 3 100米 4 50米 5 20米 6 10米 7 5米 8 2米 9 1米 10 50厘米 11 20厘米 12 10厘米 13 5厘米 14 2厘米 15 1厘米 父主题：

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摄像头拍摄方向要正向行人正反面，略成俯视角度，具体要求如下： 保证行人上半身轮廓清晰可见。 架设高度：4m左右。 监控距离：5-10m 。 监控宽度：2-5m 。 俯视角度：左右偏角小于8°；俯仰角10°-20°。 光照要求 光照条件要求需要满足如下要求： 行人区域正面光照强度100lux及以上；防止出现过暗或者噪点。

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