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配置越线检测 相比区域进入，越线检测是绘制直线（检测绊线）。最多5条直线。 前提条件 需开启“实况自动抓拍”开关，否则无法获取点位实况截图。请参考实况自动抓拍，或根据页面提示开启。 需开启“行为分析智能”开关，“行为分析智能”开启后会关闭其他智能，且设备可能会重启。 若当前选中的

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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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行为分析智能 配置全局参数 配置区域进入检测 配置徘徊检测 配置越线检测 配置停车侦测 父主题： 智能配置

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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。 9.0.0版本新增：电瓶车、离岗检测、遗留物品、移走物品。 父主题： 【个人版】

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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3：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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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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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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培训内容 培训内容 说明 神经网络基础 介绍深度学习预备知识，人工神经网络，深度前馈网络，反向传播和神经网络架构设计 图像处理理论和应用 介绍计算机视觉概览，数字图像处理基础，图像预处理技术，图像处理基本任务，特征提取和传统图像处理算法，深度学习和卷积神经网络相关知识 语音处理理论和应用

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准确率高：基于改进的深度学习算法，检测准确率高。 响应速度快：视频直播响应速度小于0.1秒。 在线商城 智能审核商家/用户上传图像，高效识别并预警不合规图片，防止涉黄、涉暴类图像发布，降低人工审核成本和业务违规风险。 场景优势如下： 准确率高：基于改进的深度学习算法，检测准确率高。 响应速度快：单张图像识别速度小于0

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平台人员 员工管理 “查询”按钮：根据输入的查询条件，单击查询按钮，进行数据查询展示。 “新增”按钮：单击新增按钮，进行员工的数据维护，保存后，员工信息新增展示。 “编辑”按钮：单击编辑按钮，自动带出数据信息，修改后保存显示与修改信息一。 “删除”按钮：单击删除按钮，数据删除成功，删除后列表不再显示该条数据。

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人员管理 人员管理概述 如何使用人员管理 父主题： 基础配置

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在“权限管理”页面，选择左侧导航栏的“人员权限”。 在“人员权限”页面中，单击人员列表右侧的“调整角色”，可调整人员角色信息。 查看人员权限 在开天工业工作台管理后台，选择界面上方菜单栏“平台管理 > 角色权限”。 在“权限管理”页面，选择左侧导航栏的“人员权限”。 在“人员权限”页面中，单击人员列表右侧的

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作业人员 应用场景说明 人员排班功能使用介绍 维护人员技能 课程发布 课程推送 课程学习 查询并导出课程学习记录 管理人员积分

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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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学习项目 是实施培训落地的重要工具，培训人员可以在管理端将培训内容（线上课，考试，实操作业，线下课等）在学习项目里添加，并对指定的人员范围设置可见，学员可以进行自学，同时也可以对指定的人员/部门/岗位等进行任务分派，学员即可收到消息和待办并学习，学员自学或任务学习的数据都可以在学习项目的数据中进行查看和监督。

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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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行为分析智能应用场景 功能 说明 越线检测 检测人员从某个设定方向越过设定边界的事件并告警。 入侵检测 检测人员在设定区域内出现的事件并告警。 区域进入 检测人员进入设定区域内的事件并告警。 区域离开 检测人员离开设定区域内的事件并告警。 快速移动 检测目标奔跑追逐事件，达到设定条件

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务，基于脱敏数据，训练深度学习或机器学习模型，形成相关的验证报告。简单场景工作量预计不超过17人天 300,000.00 每套 AI算法原型开发-标准版 对业务场景为普通场景的企业或政府单位进行算法原型开发或者优化服务，基于脱敏数据，训练深度学习或机器学习模型，形成相关的验证报告。普通场景工作量预计不超过18人天

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产品优势 检测准确 基于深度学习技术和大量的样本库，帮助客户快速准确进行违规内容检测，维护内容安全。 功能丰富 提供图文视频内容检测，覆盖涉黄、广告、涉暴等多种违规风险的内容检测，以及检测图像清晰度和构图质量等功能。 稳定可靠 内容审核 服务已成功应用于各类场景，基于华为等企业客户的长期实践，经受过复杂场景考验。

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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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