报名设置1 图15 报名设置2 复制 学习项目支持复制，便于管理员快速创建/编辑 操作路径：培训-学习-学习项目-更多-复制 图16 复制 可见范围 学习项目支持可见范围内的学员在学员端-知识库进行查看、学习 操作路径：培训-学习-学习项目-更多-可见范围 图17 可见范围1 图18

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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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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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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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project_id 是 String 参数说明：项目ID。获取方法请参见“API参考 > 附录 > 获取项目ID”。 取值范围：仅支持数字，a到f的小写字母组合，长度32。 vehicle_id 是 String 参数说明：车辆唯一标识符。 取值范围：长度不超过128，只允许字母、数字、以及_-等字符的组合。

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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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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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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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车辆智能 违法停车 父主题： 智能配置

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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。 description 否 String 参数说明：描述。 取值范围：长度不超过2048，只允许中文、字母

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project_id 是 String 参数说明：项目ID。获取方法请参见“API参考 > 附录 > 获取项目ID”。 取值范围：仅支持数字，a到f的小写字母组合，长度32。 vehicle_id 是 String 参数说明：车辆唯一标识符。 取值范围：长度不超过128，只允许字母、数字、以及_-等字符的组合。

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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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文本分类：识别一段文本的类别。 使用自动学习功能构建模型的端到端示例，请参见“快速入门>使用自动学习构建模型”。 自动学习流程介绍 使用ModelArts自动学习开发AI模型无需编写代码，您只需上传数据、创建项目、完成数据标注、发布训练、然后将训练的模型部署上线。具体流程请参见图1。新版自动学习中，该流程可

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创建自动学习项目有个数限制吗？ ModelArts自动学习，包括图像分类项目、物体检测项目、预测分析项目、声音分类和文本分类项目。您最多只能创建100个自动学习项目。 父主题： 创建项目

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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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Int 车辆检测结果输出标志，固定为75010。 message_id String 该条json输出的uuid，唯一标识这一条输出记录。 stream_id String 摄像机ID，唯一表示；离线视频会输出视频名信息，区分不同的视频输出。 timestamp Int 检测到视频车辆的时间戳。

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