人流量统计 输出JSON数据流到DIS指定的通道或者Webhook URL，包括过线人流量统计、区域人流量统计、热力图统计结果。 边缘过线人流量统计结果 结果示例 { "task_id":"ee7d7f5c7ba24839b6abaf5b81607496", "stream_id":"test"

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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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云上人流量统计 创建云上人流量统计作业 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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高密度人群统计 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": 524288, "task_id": "d1cde51e12eb47aaaafa36c2b4584b5c"

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type是DAY时返回是当天24小时的人流流出统计数据 type是WEEK时返回是当周7天的人流流出统计数据 type是MONTH时返回是当月天数的人流流出统计数据 type是YEAR时返回是当年12个月的人流流出统计数据 请求示例 查询人流统计日月周年信息 GET /v1/256

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2021-12-30 修改创建边缘高密度人群统计检测作业和创建云上高密度人群统计作业中算法的功能介绍。 2021-11-30 边缘高密度人群统计和云上高密度人群统计的输入字段去掉scene_type，并去除全屏模式、Flow模式等相关描述。 2021-10-30 边缘高密度人群统计API中删除Event模式（场景3）相关描述内容。

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边缘人流量统计 创建边缘人流量统计作业 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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边缘算法API列表 API 说明 边缘人脸提取 该服务提供了人脸检测功能，可检测视频中的人脸并输出图片。 边缘人流量统计 该服务提供了人流量统计功能，可检测视频中穿过自定义线与区域的人流量，以及视频帧中的热点分布信息。 边缘入侵检测 该服务提供了区域入侵、过线入侵功能。通过视频检测到有人或车触发入侵，会上报告警。

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line_count_interval 否 Int 过线人流量统计周期，单位为秒，统计的是一段时间的人流量结果。取值范围为(0, 86400]，默认值为2。 region_count_interval 否 Int 区域人流量统计周期，单位为秒，统计的是当前时刻的区域人流量结果。取值范围为(0, 86400]，默认值为2。

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Integer 过线人流量统计周期，单位为秒，统计的是一段时间的人流量结果。取值范围为[1, 86400]，默认值为2。 最小值：1 最大值：86400 缺省值：2 region_count_interval 否 Integer 区域人流量统计周期，单位为秒，统计的是当前时刻的区域人流量结果。取值范围为[1

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云上服务API 云上人脸提取 云上人流量统计 云上入侵检测 云上关键岗位检测 云上高密度人群统计 云上遗留物检测 云上工服工帽检测 云上烟火检测 云上共享单车检测 云上个体事件行为检测 云上个体动作检测 云上戴口罩检测 云上交通视频车辆 云上垃圾桶异常检测 云上疑似活物检测 云上城管事件-占道经营检测

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云上高密度人群统计 创建云上高密度人群统计作业 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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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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边缘服务API 边缘人脸提取 边缘人流量统计 边缘入侵检测 边缘关键岗位检测 边缘遗留物检测 边缘高密度人群统计 边缘工服工帽检测 边缘烟火检测 边缘打架检测 边缘共享单车检测 边缘个体事件行为检测 边缘个体动作检测 边缘垃圾桶满溢检测 边缘戴口罩检测 边缘交通流量 边缘异常停车

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边缘高密度人群统计 创建边缘高密度人群统计检测作业 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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Integer 过线人流量统计周期，单位为秒，统计的是一段时间的人流量结果。取值范围为[1, 86400]，默认值为2。 最小值：1 最大值：86400 缺省值：2 region_count_interval 否 Integer 区域人流量统计周期，单位为秒，统计的是当前时刻的区域人流量结果。取值范围为[1

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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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line_count_interval 否 Int 过线人流量统计周期，单位为秒，统计的是一段时间的人流量结果。取值范围为(0, 86400]，默认值为2。 region_count_interval 否 Int 区域人流量统计周期，单位为秒，统计的是当前时刻的区域人流量结果。取值范围为(0, 86400]，默认值为2。

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默认值：90，表示图片压缩比为90% density_sw 否 Int 密度估计开关。用户可自定义是否启用密度估计模型来评估人数统计结果。推荐当人数较多、告警人数阈值较大的场景启用密度估计模型；当人数较少、告警人数阈值较低的场景可不用密度估计模型。 默认启用密度估计模型，取值为1，取值范围是[0, 1] target_roi

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缺省值：0 density_sw 否 Integer 密度估计开关。用户可自定义是否启用密度估计模型来评估人数统计结果。推荐当人数较多、告警人数阈值较大的场景启用密度估计模型；当人数较少、告警人数阈值较低的场景可不用密度估计模型。 默认启用密度估计模型，取值为1，取值范围是[0, 1]。 最小值：0

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