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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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跟车起停（Stop and Go）检测 跟车起停检测的目的是判断主车跟随前车停车后能否在前车启动后重新启动。 当主车跟随前车制动停止后， 前车重新启动后， 主车重新启动的时间要合适， 该时间允许用户自定义， 本设计默认取3s。 当重新启动时间大于指定阈值时， 则跟车起停检测不通过。

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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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Pedestrian）检测 限速标志牌前限速（Speed Limit Sign）检测 跟车起停（Stop and Go）检测 应对对向车辆占道（Encroaching vehicle）检测 警告标志前行为（Warning Sign）检测 指示标志牌前行为（Mandatory Sign）检测 禁止标志牌前行为（Prohibited

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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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illegal_park_detection_sw 否 Integer 对应控制台的界面参数“违停检测开关”。违停检测开关，取值范围[0,1]： 0: 表示不检测违停事件。 1: 表示检测违停事件。 默认值：1。 最小值：0 最大值：1 缺省值：1 illegal_park_alert_threshold

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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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illegal_park_detection_sw 否 Integer 对应控制台的界面参数“违停检测开关”。违停检测开关，取值范围[0,1]： 0: 表示不检测违停事件。 1: 表示检测违停事件。 默认值：1。 最小值：0 最大值：1 缺省值：1 illegal_park_alert_threshold

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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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创建边缘高速流量统计及事件检测作业 功能介绍 该API可分析边缘的高速公路视频流。对于给定的高速视频，提供了流量监测、车速监测、违停事件检测、拥堵检测、行人检测、应急车道占用检测、逆行倒车检测、压实线变道检测、火灾检测、施工区域检测、抛撒物检测、团雾检测等功能。 目前支持H264

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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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