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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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边缘特殊车辆检测 创建边缘特殊车辆检测作业 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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应用样例1：视频车辆检测 样例介绍 运行应用样例 父主题： 第一个AI应用

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车辆 注册车辆 登录 路网数字化服务 控制台。 在左侧导航栏，选择“设备管理 > 设备总览”，在设备管理界面选择“车辆 > 注册车辆”。 参考表1填写车辆信息。 表1 车辆信息说明 参数名称 说明 车辆id 车辆唯一标识符。 VIN码 VIN码，车辆的17位VIN码。 密钥 第三方车

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创建边缘特殊车辆检测作业 功能介绍 该API可分析边缘摄像头输出的RTSP视频流，提供了特殊车辆检测、告警功能。给定场景位置信息，得到特殊车辆的坐标及车牌信息。 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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List<Object> 输出车辆信息列表。 vehicles参数格式说明 字段 类型 说明 bounding_box Object 车辆的位置坐标信息。 vehicle_type Int 检测到的车辆类型。 0 - 小汽车 1 - 渣土车 2 - 拖挂车 3 - 水泥搅拌车 4 - 环卫车 5

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车辆服务 车辆保险 车辆保险信息录入、编辑、删除、批量删除；列表查询； 图1 车辆保险 车辆违章 车辆违章信息录入、编辑、删除、批量删除；列表查询； 图2 车辆违章 车辆事故 车辆事故信息录入、编辑、删除、批量删除；列表查询； 图3 车辆事故 车辆维修 车辆维修信息录入、编辑、删除、批量删除；列表查询；

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车队名称：该车辆所属车队，可新建或直接选择已有车队。 单击“创建”。 在“车辆管理”页面的列表中，可以查看新创建的车辆。 车辆管理相关操作 在“车辆管理”页签，还可以完成以下任务。 表2 车辆管理相关操作 任务 操作步骤 查看车辆详情 单击具体的车辆名称，即可查看车辆详情。 编辑车辆 单

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车辆管理 查询车辆列表 创建车辆 删除车辆 修改车辆 父主题： 应用侧API参考

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删除车辆 功能介绍 删除车辆 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 DELETE /v1/{project_id}/vehicles/{vehicle_id}

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pc5And5g pc5And4g pc5And3g pc5And2g secret 是 String 参数说明：第三方车辆密钥，输入车辆型号ID后方可填写该字段以设置方车辆密码。 最小长度：8 最大长度：32 description 否 String 参数说明：描述。 取值范围：长度不

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修改车辆 功能介绍 修改车辆 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 PUT /v1/{project_id}/vehicles/{vehicle_id} 表1

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车辆智能 违法停车 父主题： 智能配置

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应对对向车辆占道（Encroaching vehicle）检测 在双向车道路上， 会存在主车与对向车辆存在横向冲突的情况， 应对对向车辆冲突行驶检测的目的是判断主车在这种情况下， 能否进行适当的转向和减速避让， 从而保证安全性。 其中主车需要进行避让的前提条件是： 当主车前端与对

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是否必选 类型 说明 type 否 Int 0表示车辆靠近线，1表示车辆远离线。 默认靠近线在远离线下方。 当车辆从上往下行驶，触碰车辆靠近线时，发送检测结果。 当车辆从下往上行驶，触碰车辆远离线时，发送检测结果。 该字段可不配，算法会自动检测线的类型。 polygons字段参数描述 字段

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业务稳定性接口 功能介绍 获取一定时间段内接口的请求和响应数据。 URI URI格式 GET https://IP:port/tools/softcomai/datalake/v1.0/sla/statistics?startPeriod=2019-03-30 15:20:00&

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急转向（Steering）检测 侧向加速度过大会对车辆的侧倾稳定性和乘员体验造成不良影响，急转向检测的目的是判断主车在行使过程中，侧向加速度是否过大。 侧向加速度的阈值设置为2.3 ，具体参考《i-vista评测规程》第5页最后一段。 该指标关联的内置可视化时间序列数据为：accY。

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公测 2020年8月 序号 功能名称 功能描述 阶段 1 上线商用技能：人脸检测技能、多区域客流分析技能、车牌识别技能、安全帽检测技能。 人脸检测技能 面向智慧商超的人脸采集技能。本技能使用多个深度学习算法，实时分析视频流，自动抓取画面中的清晰人脸上传至您的后台系统，用于后续实现其他业务。

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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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模型评测 在机器学习中，通常需要使用一定的方法和标准，来评测一个模型的预测精确度。自动驾驶领域通常涉及目标检测、语义分割、车道线检测等类别，如识别车辆、行人、可行区域等对象。 评测脚本 评测任务 任务队列 评测对比 模型数据集支持 父主题： 训练服务

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