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该服务提供了区域入侵、过线入侵检测功能。通过视频检测到有人或车触发入侵，会上报告警。 4 边缘关键岗位检测 当通过视频检测到用户设置的区域中人数小于用户指定的数量，并持续超过告警时间阈值时，该服务会上报告警。 5 边缘视频车辆 该服务对于给定的视频，能输出视频里的车辆信息，包括车牌信息和车辆检测区域信息。

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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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创建云上入侵检测作业 创建云上关键岗位检测作业 创建云上遗留物检测作业 创建云上高密度人群统计作业 创建云上工服工帽检测作业 创建云上烟火检测作业 创建云上打架检测作业 创建云上共享单车检测作业 创建云上个体事件行为检测作业 创建云上个体动作检测作业 创建云上戴口罩检测作业 创建云上异常停车作业

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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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可视化输出开关，默认是0，取值范围[0 1]。默认每个ROI区域检测到的人数大于告警阈值时，只会发送原图信息。只有打开可视化开关后，才会将检测到的行人和横幅进行可视化输出。可视化场景如下： 检测到单个行人，会用红色框进行标注。 检测到游行示威的横幅，会用红色框标注。 如果检测到密集人群，会对该区域进行颜色渲染。

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视频中的高密度人群总数进行统计，根据不同告警模式，上报告警信息。 10 云上高点超速检测 超速检测 算法对车辆行驶的速度进行估计，当速度估计值超过一定阈值时，上报事件。 11 云上高点逆行检测 车辆逆行 算法对车辆进行检测，识别其中的车辆逆行事件。当视频画面内发生车辆逆行的事件后

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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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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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微卡口 52 车辆黑名单设防 5 入侵检测 21 区域离开 37 ITS违章信息 53 车辆白名单设防 6 目标计数 22 快速移动 38 ITS存储图片 54 遮挡车牌 7 干扰检测 23 场景变更 39 人群密度 55 打架 8 干扰检测 24 自动跟踪 40 排队检测 56 攀爬

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实时收集城市各交通枢纽的车辆通行数据，缓存在通道中，分析平台周期读取通道中的数据分析后将结果应用到调度系统，实现对停车场开放时长和交通资源的调配。 图1 场景示例图 实时文件传输 实时检测客户应用系统中产生的文件，并采集上传到云上，进行离线分析、存储查询及机器学习，对客户进行分类和信

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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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自动学习简介 自动学习功能介绍 ModelArts自动学习是帮助人们实现AI应用的低门槛、高灵活、零代码的定制化模型开发工具。自动学习功能根据标注数据自动设计模型、自动调参、自动训练、自动压缩和部署模型。开发者无需专业的开发基础和编码能力，只需上传数据，通过自动学习界面引导和简单操作即可完成模型训练和部署。

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边缘城管事件-占道经营检测和云上城管事件-占道经营检测API中加入参数repeat_alert_sw、repeat_alert_interval。 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

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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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车辆高程精度（ele_confidence） 数值 含义 0 不具备或不可用 1 500米 2 200米 3 100米 4 50米 5 20米 6 10米 7 5米 8 2米 9 1米 10 50厘米 11 20厘米 12 10厘米 13 5厘米 14 2厘米 15 1厘米 父主题：

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已在视觉套件控制台选择“无监督车牌检测工作流”新建应用，并已执行完“数据选择”步骤，详情请见选择数据。 训练模型 图1 训练模型 在“模型训练”页面，选择“训练模型”和“车辆场景”。 “训练模型”：可选“基础模型（精度较低，但推理速度快）”和“高精模型（精度高，但推理速度较慢）”。 “车辆场景”：可选“城市场景”和“工地场景”。

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vehicle_color Int 车辆颜色，当检测到机动车属性时传该值，见附录车辆颜色 vehicle_direction Int 车辆运动方向 枚举值： 0 未知 1 向左 2 向右 3 向上 4 向下 vehicle_pic String 车辆特写图，已转化为url vehicle_pos

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