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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”。 “训练模型”：可选“基础模型（精度较低，但推理速度快）”和“高精模型（精度高，但推理速度较慢）”。 “车辆场景”：可选“城市场景”和“工地场景”。

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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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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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自动学习简介 自动学习功能介绍 ModelArts自动学习是帮助人们实现AI应用的低门槛、高灵活、零代码的定制化模型开发工具。自动学习功能根据标注数据自动设计模型、自动调参、自动训练、自动压缩和部署模型。开发者无需专业的开发基础和编码能力，只需上传数据，通过自动学习界面引导和简单操作即可完成模型训练和部署。

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工服工帽检测，通过视频检测到有人未穿工服或未戴工帽，会上报事件信息。 边缘烟火检测 该服务提供了烟火检测功能。当检测到视频中出现烟或者火时，会上报告警信息。 边缘打架检测 该服务对视频中的打架行为进行检测并告警，输出告警原图。 边缘共享单车检测 该服务提供了共享单车的检测功能。根

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迁移学习 如果当前数据集的特征数据不够理想，而此数据集的数据类别和一份理想的数据集部分重合或者相差不大的时候，可以使用特征迁移功能，将理想数据集的特征数据迁移到当前数据集中。 进行特征迁移前，请先完成如下操作： 将源数据集和目标数据集导入系统，详细操作请参见数据集。 创建迁移数据

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可见范围内的学员在学员端可看见此项目并可以进行学习，学习数据可在学习项目列表【数据】-【自学记录】查看。 学习设置： 防作弊设置项可以单个项目进行单独设置，不再根据平台统一设置进行控制。 文档学习按浏览时长计算，时长最大计为：每页浏览时长*文档页数；文档学习按浏览页数计算，不计入学习时长。 更多设置：添加协同人

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学习目标 掌握座席侧的前端页面开发设计。 父主题： 开发指南

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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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StreamingML 异常检测 时间序列预测 实时聚类 深度学习模型预测 父主题： Flink SQL语法参考（不再演进，推荐使用Flink OpenSource SQL）

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有轨列车 57 辅助公交 58 辅助救援车辆 60 通用类型的紧急车辆 61 其他类型的紧急车辆 62 消防轻型车辆 63 消防重型车辆 64 消防辅助救护车辆 65 消防救护车 66 警用轻型车辆 67 警用重型车辆 68 其他紧急情况响应车辆 69 其他紧急情况救护车 80 未知交通参与者

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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。

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。 3 回放图层 参考回放图层信息。 4 回放区域 车辆的行驶轨迹，随着主车的行驶感知在主车辆周围出现的其他物体，如其他车辆、行人和交通信号等。目前可感知的物体类型请见感知物体类型。鼠标移动至道路时，道路会变红。遇到信号灯，车辆会按照红绿灯指示行驶。 5 添加窗口 平台支持通过关

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全数据传输。 态势感知SA：为用户提供统一的威胁检测和风险处置平台。帮助用户检测云上资产遭受到的各种典型安全风险，还原攻击历史，感知攻击现状，预测攻击态势，为用户提供强大的事前、事中、事后安全管理能力。 威胁检测服务MTD：威胁检测服务持续发现恶意活动和未经授权的行为，从而保护账

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“concrete_mixer”: 水泥搅拌车 “bus”: 巴士/公交车 “other_vehicle”: 其它的车辆 attribute Object 行人属性信息。仅当行人检测开关打开时，对于行人目标才带有该字段。 polygon_name String 目标所在的区 域名 称，区域名称设置见”

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场景选择时应避免以下因素的影响： 弱纹理场景。例如特征点稀少的白墙、镜面、地面。 重复纹理场景。例如茂密的树林、各楼层重复的洗手间。 动态场景。例如场地中存在来往的行人、车辆，变化频繁的广告牌。 AR地图服务应用成功的典型场地有：敦煌莫高窟的九层楼广场、上海的南京东路街道。 父主题： 服务咨询

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StreamingML 异常检测 时间序列预测 实时聚类 深度学习模型预测 父主题： Flink SQL语法参考（不再演进，推荐使用Flink OpenSource SQL）

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边缘视频车辆 创建视频车辆 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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发证日期。 manufacture_name String 车辆制造企业名称。 vehicle_brand String 车辆品牌。 vehicle_name String 车辆名称。 vehicle_model String 车辆型号。 vin String 车架号。 vehicle_color

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CCE云容器引擎是否支持负载均衡？ CCE是否和深度学习服务可以内网通信？ CCE是否和深度学习服务可以内网通信？ CCE是否和深度学习服务可以内网通信？ CCE是否和深度学习服务可以内网通信？ CCE是否和深度学习服务可以内网通信？ CCE是否和深度学习服务可以内网通信？ 更多 远程登录 应用容器化改造介绍

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