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安全帽检测技能 技能描述 面向智慧园区的安全帽检测技能。本技能使用深度学习算法，实时分析视频流，自动检测园区工人未戴安全帽的行为。 本技能支持根据业务需求划定区域，只检测固定区域内的未戴安全帽的行为，技能返回该区域内安全帽检测的统计信息和坐标信息。 使用时需要提供您的业务REST

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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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HiLens安全帽检测技能 可训练技能模板介绍 准备数据 选择数据 训练模型 评估模型 部署服务 父主题： HiLens套件

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HiLens安全帽检测技能 技能开发流程介绍 准备数据 选择数据 训练模型 评估模型 部署应用 父主题： 开发可训练技能

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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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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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在“技能模板>全部模板”页面的搜索框中搜索“安全帽检测”，单击“安全帽检测模板”卡片。 在“安全帽检测模板”详情页面，单击“下载模板”，保存技能至本地并解压。 打开cmd命令行，进入技能模板中“server.py”文件的路径“../安全帽检测模板/安全帽检测模板/server.py”，运行“python

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可训练技能模板介绍 HiLens安全帽检测技能 功能介绍 面向智慧园区的安全帽检测技能，支持自主上传图片数据，构建高精度安全帽检测模型，快速开发安全帽检测技能，实现园区自动检测工人未戴安全帽的行为。 适用场景 智慧园区。 优势 模型精度高，检测速度快，更新模型简便。 端云协同推理

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当前HiLens套件提供HiLens安全帽检测技能，支持自主上传图片数据，构建高精度安全帽检测模型，快速开发安全帽检测技能，实现园区自动检测工人未戴安全帽的行为。 功能介绍 面向智慧园区的安全帽检测技能，支持自主上传图片数据，构建高精度安全帽检测模型，快速开发安全帽检测技能，实现园区自动检测工人未戴安全帽的行为。

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在华为HiLens控制台选择“HiLens安全帽检测”技能模板新建技能后，您可以自主上传数据训练模型，开发安全帽检测技能，实现安全帽检测功能，并快速创建技能，一键部署至端侧设备。 图1 HiLens安全帽检测技能流程 表1 HiLens安全帽检测技能说明 流程 说明 详细指导 准备数据 在使用安全帽检测技能模板开

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HiLens套件（使用HiLens安全帽检测技能开发可训练技能） ModelArts Pro 的HiLens套件提供了安全帽检测技能，通过工作流指引支持自主上传数据集，零代码构建安全帽检测技能，并一键下发到端侧设备HiLens Kit；针对难例数据，可快速迭代更新技能，提升精度。

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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，通过工地入口或指定作业区域的摄像头，对人员的安全帽佩戴和反光服穿着情

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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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并且一键部署至设备。 HiLens安全帽检测技能 功能介绍 面向智慧园区的安全帽检测技能，支持自主上传图片数据，构建高精度安全帽检测模型，快速开发安全帽检测技能，实现园区自动检测工人未戴安全帽的行为。 适用场景 智慧园区。 优势 模型精度高，检测速度快，更新模型简便。 端云协同推

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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，通过工地入口或指定作业区域的摄像头，对人员的安全帽佩戴和反光服穿着情

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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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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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智能安全帽简介 智能安全帽可以实现作业中的视频实时回传、通话协同等功能，可以搭载4G SIM卡，实现移动网络通信。 图1 智能安全帽外观功能介绍 表1 智能安全帽按键功能说明 序号 按键名称 功能 1 音量键 调解音量大小 获取指令（小智模式下） 2 在线、直播状态切换/举手 短按：举手

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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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择预训练模型、配置参数，用于训练安全帽检测模型。 前提条件 已创建用于存储数据的OBS桶及文件夹，且数据存储的OBS桶与ModelArts Pro在同一区域，详情请见创建OBS桶。 已在ModelArts Pro控制台选择“HiLens安全帽检测”可训练模板新建技能，并选择训练数据集，详情请见选择数据。

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