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模型权值存放在OBS上的完整路径。在keras中通过model.save_weights(filepath)可得到模型权值。 word2vec_path 是 word2vec模型存放在OBS上的完整路径。 示例 图片分类预测我们采用Mnist数据集作为流的输入，通过加载预训练的deeple

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模型权值存放在OBS上的完整路径。在keras中通过model.save_weights(filepath)可得到模型权值。 word2vec_path 是 word2vec模型存放在OBS上的完整路径。 示例 图片分类预测我们采用Mnist数据集作为流的输入，通过加载预训练的deeple

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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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应用样例1：视频车辆检测 样例介绍 运行应用样例 父主题： 第一个AI应用

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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第三方车辆密码。 车牌号 车辆的车牌号。 接入网路方式 车辆接入网络的方式。 OBU Id 车载OBU的唯一标识。 OBU IMEI IMEI，OBU上电子序列号。 车辆品牌 车辆品牌。 车辆型号 车牌型号。 车辆年款 车辆年款。 车辆燃油类型

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vehicle_box String 车辆的位置坐标信息，x,y依次表示车框左上角的坐标值，w,h表示车框的宽和高。 vehicle_type Int 特殊车辆的车辆类型。 MEDIUM_BUS 0 中巴。 BIG_TANKER 1 罐车。 BIG_TRUCK 2 大货车。 BIG_BUS

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件或者检测目标做聚合（因为遮挡、花屏等原因会导致目标跟踪丢失，此字段可能不准确）。 bounding_box参数格式说明 字段 类型 说明 x Int 表示车框左上角的坐标值X。 y Int 表示车框左上角的坐标值Y。 w Int 表示车框的宽W。 h Int 表示车框的高H。 父主题：

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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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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 单击操作栏内的“编辑”，即可编辑车辆信息。 删除车辆 单击操作栏内的“删除”，即可删除车辆。 说明：

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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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参数说明：用户Token，Token认证鉴权时必选。通过调用IAM服务 “获取IAM用户Token”接口获取，接口返回的响应消息头中“X-Subject-Token”就是需要获取的用户Token。简要的获取方法样例请参见“API参考 > API > 应用侧API参考 > 如何调用API > 认证鉴权

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String 参数说明：VIN码，车辆的17位VIN码。 取值范围：长度不超过17，只允许字母、数字字符的组合。 最大长度：17 obu_id 否 String 参数说明：车载OBU的唯一标识。 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。 imei 否 String

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文、字母、数字、下划线（_）、横杠（-）的组合。 vin String 参数说明：VIN码，车辆的17位VIN码。 取值范围：长度不超过17，只允许字母、数字字符的组合。 最大长度：17 obu_id String "参数说明：车载OBU的唯一标识。 取值范围：长度不超过128，

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车辆智能 违法停车 父主题： 智能配置

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当主车前端与对向行驶的车道纵向距离一定范围内（本设计取10m）， 并且主车与对向车辆的横向距离小于两者一半车宽的和。 当满足该条件后， 如果主车没有进行转向避让和减速避让， 则对应的检测不通过。 减速避让检测不通过是指主车的加速度大于0。 其中转向避让检测考虑到中国是靠右行使， 在设计该类测试场景时，

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创建视频车辆 功能介绍 该API可分析边缘摄像头输出的RTSP视频流，对于给定的视频，能输出视频里的车辆信息，并能根据指定的roi区域，准确输出车牌信息。 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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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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描述：自行描述项目详情，例如口罩检测。 数据集：下拉选择已下载的数据集（步骤2中已成功导入的数据集，默认为下拉数据集列表中的第一个数据集）。 输出路径：选择步骤2的3中的数据集输出位置。 训练规格：根据您的实际需要选择对应的训练规格。 确认无误后单击右下角“创建项目”可自动跳转至自动学习的运行总览页面。

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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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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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断出不合规的语音内容。 场景优势： 实时性：可以实时监测和分析直播间中的语音内容，保障直播间的秩序和安全。 支持特殊声音识别：支持特殊声音识别模型，如娇喘、呻吟、敏感声纹等。 社交语音消息 在社交语音消息平台上实时对用户发送的语音消息进行审核，及时判断出包含不良内容的语音消息，帮

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