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    图像裁剪roi工具 深度学习 更多内容
  • 创建云上工服工帽检测作业

    对应控制台的界面参数“目标框渲染开关”。 输出图像是否绘制告警目标边框,取值范围: "0":表示不绘制; "1":表示用红色绘制告警目标边框。 默认值为0。 render_roi_sw 否 Int 对应控制台的界面参数“检测区域渲染开关”。 输出图像是否绘制检测区域,取值范围: "0":表示不绘制;

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  • 创建云上疑似活物检测作业

    对应控制台的界面参数“目标框渲染开关”。 输出图像是否绘制告警目标边框,取值范围: "0":表示不绘制; "1":表示用红色绘制告警目标边框。 默认值为0。 render_roi_sw 否 Int 对应控制台的界面参数“检测区域渲染开关”。 输出图像是否绘制检测区域,取值范围: "0":表示不绘制;

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  • 创建边缘戴口罩检测作业

    对应控制台的界面参数“目标框渲染开关”。 输出图像是否绘制告警目标边框,取值范围: "0":表示不绘制。 "1":表示用红色绘制告警目标边框。 默认值为1。 render_roi_sw 否 Int 对应控制台的界面参数“检测区域渲染开关”。 输出图像是否绘制检测区域,取值范围: "0":表示不绘制。

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  • 什么是园区智能体

    低时延的多模态数据分析能力,保证园区场景业务的高效闭环。 面向泛园区场景提供多种智能分析算法,基于深度学习等领先技术,保证人、车辆、事件、行为的高精度感知和处理。 通过视频分析、图像处理和 自然语言处理 技术,对园区和城市治理中的视频、图片和文本数据进行多模态联合分析,充分挖掘数据潜在关联性。

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  • 创建云上烟火检测作业

    "target_roi": "{\"polygons\":[{\"data\":[[204,64],[90,321],[511,319],[617,221],[582,38],[320,11],[228,24]]}]}", "render_roi_sw": 1

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  • 创建云上垃圾桶异常检测作业

    对应控制台的界面参数“目标框渲染开关”。 输出图像是否绘制告警目标边框,取值范围: "0":表示不绘制; "1":表示用红色绘制告警目标边框。 默认值为0。 render_roi_sw 否 Int 对应控制台的界面参数“检测区域渲染开关”。 输出图像是否绘制检测区域,取值范围: "0":表示不绘制;

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  • 示例-预处理

    cap = hilens.VideoCapture() # 获取一帧画面,自带摄像头获取图像为YUV格式 # 自带摄像头默认分辨率为720p,所以YUV图像的大小为(720*3/2,1280) frame = cap.read() # 转换

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  • 创建边缘打架检测作业

    表示图片压缩比90%。 render_roi_sw 否 Int 对应控制台的界面参数“检测区域渲染开关”。 输出图像是否绘制检测区域,取值范围: "0":表示不绘制; "1":表示用黄色绘制用户设定区域。 默认值为0。 target_roi 否 String 对应控制台的界面参数“检测区域设置”。

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  • 功能介绍

    集成主流深度学习框架,包括PyTorch,TensorFlow,Jittor,PaddlePaddle等,内置经典网络结构并支持用户自定义上传网络,同时,针对遥感影像多尺度、多通道、多载荷、多语义等特征,内置遥感解译专用模型,支持用户进行预训练和解译应用。 图18 部分深度学习模型参数

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  • 安全帽检测技能

    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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  • 创建云上个体事件行为检测作业

    对应控制台的界面参数“目标框渲染开关”。 输出图像是否绘制告警目标边框,取值范围: "0":表示不绘制; "1":表示用红色绘制告警目标边框。 默认值为0。 render_roi_sw 否 Int 对应控制台的界面参数“检测区域渲染开关”。 输出图像是否绘制检测区域,取值范围: "0":表示不绘制;

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  • 计费说明

    务,基于脱敏数据,训练深度学习或机器学习模型,形成相关的验证报告。简单场景工作量预计不超过17人天 300,000.00 每套 AI算法原型开发-标准版 对业务场景为普通场景的企业或政府单位进行算法原型开发或者优化服务,基于脱敏数据,训练深度学习或机器学习模型,形成相关的验证报告。普通场景工作量预计不超过18人天

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  • 创建边缘疑似活物检测作业

    对应控制台的界面参数“目标框渲染开关”。 输出图像是否绘制告警目标边框,取值范围: "0":表示不绘制。 "1":表示用红色绘制告警目标边框。 默认值为0。 render_roi_sw 否 Int 对应控制台的界面参数“检测区域渲染开关”。 输出图像是否绘制检测区域,取值范围: "0":表示不绘制。

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  • ModelArts与DLS服务的区别?

    ModelArts与DLS服务的区别? 深度学习服务(DLS)是基于华为云强大高性能计算提供的一站式深度学习平台服务,内置大量优化的网络模型,以便捷、高效的方式帮助用户轻松使用深度学习技术,通过灵活调度按需服务化方式提供模型训练与评估。 但是,DLS服务仅提供深度学习技术,而ModelArts集成了深度学习和机器

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  • 产品优势

    即开即用,Serverless架构。 需要较强的技术能力进行搭建、配置、运维。 高可用 具有跨AZ容灾能力。 无 高易用 学习成本 学习成本低,包含10年、上千个项目经验固化的调优参数。同时提供可视化智能调优界面。 学习成本高,需要了解上百个调优参数。 支持数据源 云上:OBS、RDS、DWS、 CSS 、MongoDB、Redis。

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  • 超分图像重建

    超分图像重建 功能介绍 图像在成像过程中存在像素过少导致的视觉信息不够或者由于压缩导致的图像信息丢失的情况。针对此类场景,超分图像重建基于深度学习算法,对图像中缺失的视觉信息进行补充,使得图像视觉效果更好。使用时用户发送待处理图片,返回经过超分图像重建后的结果图片。 前提条件 在

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  • 产品优势

    字识别、图像识别等20+ AI模型部署到边缘节点运行,且提供边缘应用和云上服务协同能力。 图1 丰富的智能边缘应用 支持高性能边缘智能硬件 IEF提供软硬一体化解决方案,为用户提供低成本、开箱即用、云上集中运维的一站式服务,提供华为通用 服务器 和AI专用硬件,与昇腾芯片深度集成,提

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  • 什么是视频智能分析服务 (VIAS)

    低时延的多模态数据分析能力,保证园区场景业务的高效闭环。 面向泛园区场景提供多种智能分析算法,基于深度学习等领先技术,保证人、车辆、事件、行为的高精度感知和处理。 通过视频分析、图像处理和自然语言处理技术,对园区和城市治理中的视频、图片和文本数据进行多模态联合分析,充分挖掘数据潜在关联性。

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  • 创建边缘垃圾桶异常检测作业

    对应控制台的界面参数“目标框渲染开关”。 输出图像是否绘制告警目标边框,取值范围: "0":表示不绘制。 "1":表示用红色绘制告警目标边框。 默认值为0。 render_roi_sw 否 Int 对应控制台的界面参数“检测区域渲染开关”。 输出图像是否绘制检测区域,取值范围: "0":表示不绘制。

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  • 创建边缘工服工帽检测作业

    对应控制台的界面参数“目标框渲染开关”。 输出图像是否绘制告警目标边框,取值范围: "0":表示不绘制; "1":表示用红色绘制告警目标边框。 默认值为0。 render_roi_sw 否 Int 对应控制台的界面参数“检测区域渲染开关”。 输出图像是否绘制检测区域,取值范围: "0":表示不绘制。

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  • 问答模型训练(可选)

    旗舰版机器人默认支持重量级深度学习。 专业版和高级版机器人如果需要使用重量级深度学习,需要先单击“重量级深度学习”,然后单击“联系我们”。 图2 重量级深度学习 编辑模型信息。 轻量级深度学习:选填“模型描述”。 图3 轻量级深度学习 重量级深度学习:选择量级“中量级”或“重量级”,选填“模型描述”。

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