2024城市智能中樞用戶指南

文檔版 發(fā)布日 04-30目錄目錄文檔版本01文檔版本01(2024-04-目錄用戶指 城市智能中樞簡 用戶使用流 賬號管 賬號管 角色管 資源管 資源管理簡 創(chuàng)建專屬資源 創(chuàng)建邊緣資源 L2-場景模型管 L2-場景模型簡 城市視頻感知模型約 通用 入侵檢 算法約 正確場景應(yīng)用示 人流量統(tǒng) 算法約 正確場景應(yīng)用示 關(guān)鍵崗位在崗監(jiān) 算法約 正確場景應(yīng)用示 工服工帽穿戴檢 算法約 正確應(yīng)用場景示 視頻車輛檢 算法約 正確應(yīng)用場景示 異常停車檢 算法約 正確場景應(yīng)用示 非機動車違停檢 算法約 正確場景應(yīng)用示 消防通道占用檢 算法約 正確場景應(yīng)用示 遺留物檢 算法約 正確應(yīng)用場景示 未戴口罩識 算法約 正確應(yīng)用場景示 城市治理 高密度人群統(tǒng) 算法約 正確應(yīng)用場景示 占道經(jīng)營檢 算法約 正確應(yīng)用場景示 違規(guī)廣告牌檢 算法約 正確場景應(yīng)用示 垃圾檢 算法約 正確場景應(yīng)用示 共享單車亂擺事件檢 算法約 正確場景應(yīng)用示 垃圾桶滿溢檢 算法約 正確應(yīng)用場景示 垃圾桶未合蓋檢 算法約 正確場景應(yīng)用示 應(yīng)急管理 打架斗毆行為檢 算法約 正確應(yīng)用場景示 個體事件行為（吸煙、打電話）識 算法約 正確應(yīng)用場景示 火焰、煙霧檢 算法約 正確應(yīng)用場景示 個體動作（翻爬、摔倒、揮手、彎腰）識 算法約 正確應(yīng)用場景示 高點攝像機人數(shù)統(tǒng) 算法約 正確應(yīng)用場景示 水治理 河道標(biāo)定水尺識 算法約 正確應(yīng)用場景案 漂浮物識 算法約 正確應(yīng)用場景案 排口流量有無識 算法約 正確應(yīng)用場景案 內(nèi)澇水尺識 算法約 正確應(yīng)用場景案 自研算法管 創(chuàng)建算法版 發(fā)布算 部署算法服 使用與管理自研算 分配自研算 調(diào)用自研算 管理自研算法服 三方算法管 三方算法使用流程簡 上傳鏡像文 新建三方算 發(fā)布算 部署算法服 使用與管理三方算 分配三方算 調(diào)用三方算 管理三方算法服 調(diào)用政務(wù)證照/政務(wù)語音/自然語言分析算 調(diào)用接 查看調(diào)用次 算法權(quán)限管 為用戶開通資源使用權(quán) 數(shù)據(jù)管 準(zhǔn)備訓(xùn)練數(shù) 創(chuàng)建數(shù)據(jù) 管理數(shù)據(jù)集版 數(shù)據(jù)規(guī)范說 算法訓(xùn)練管 創(chuàng)建應(yīng) 創(chuàng)建訓(xùn)練任 啟動訓(xùn)練任 部署使用算 創(chuàng)建視覺感知分析作 算法簡 使用流 接入視頻數(shù) 新增視頻 視頻源分 注冊視頻平 準(zhǔn)備結(jié)果輸出通 創(chuàng)建視頻分析作 查看作業(yè)狀 獲取作業(yè)結(jié) 查看告警事 事件列表說 訂閱事 配置算法模 通用 城市治理 應(yīng)急管理 水治理 審批管 附 通過互聯(lián)網(wǎng)連接 通過專線或VPN連接 三方算法接入規(guī) 概 版本約 本文目標(biāo)和范 三方算法管理業(yè)務(wù)邏 第三方算法接入流 三方算法部署簡 三方算法鏡像規(guī)格約 算法鏡像規(guī)格約 鏡像啟動用戶ID約 算法鏡像驅(qū)動版本約 三方算法封裝接口規(guī) 封裝接口方 深度集成的接口規(guī) 作業(yè)管理 創(chuàng)建作業(yè)接 刪除作業(yè)接 查看作業(yè)詳情接 實例及作業(yè)狀態(tài)上報管理 狀態(tài)上報接口 上報接口簽名規(guī) 上報實例狀態(tài)接 上報作業(yè)狀態(tài)接 更新開發(fā)者憑證接 簡易集成的接口規(guī) 同步推理的請求示 視頻類算法異步推理的請求示 接口開發(fā)過程日志打印建 三方算法服務(wù)運行狀態(tài)參數(shù)說 服務(wù)運行形 環(huán)境變量 容器內(nèi)密 異步推理類算法輸出告警數(shù)據(jù)格 公共結(jié) 輸出結(jié)果樣 上傳算法鏡像文 提供算法鏡像的相關(guān)描述信 算法發(fā)布和部署流程（由城市智能中樞運營管理員完成 常見問 創(chuàng)建視頻分析作業(yè)時，如何生成檢測區(qū)域字符 使用HTML5WebsocketAPI發(fā)送websocket請求如何攜帶 如何查看批量視頻分析作業(yè)部分失敗的原 事件列表中無法查看告警畫 11文檔版本01文檔版本01(2024-04-隨著政府?dāng)?shù)字化轉(zhuǎn)型的加快，A在數(shù)字政府建設(shè)中的應(yīng)用也越來越多。但傳統(tǒng)AI開發(fā)門檻高、應(yīng)用場景復(fù)雜多樣、對場景標(biāo)注數(shù)據(jù)依賴等問題成為A規(guī)?；涞氐奶魬?zhàn)。城市智能中樞以大模型為載體，提供面向城市、政務(wù)的場景化應(yīng)用，通過場景模型、大模型、P臨的困境，推動數(shù)字政府高質(zhì)量發(fā)展，統(tǒng)籌推進(jìn)人工智能創(chuàng)新應(yīng)用，繁榮生態(tài)，賦能數(shù)字政府實現(xiàn)智慧化轉(zhuǎn)型。L2-L2-場景模型、CV1-1L2-場景模型、CV1-1L2-場景模型、CV

圖1-2表1-2數(shù)據(jù)總覽功能（管理者、開發(fā)者、高級開發(fā)者類別，統(tǒng)計算法數(shù)量、以及數(shù)“已刪除”“異常”、“已停CPU表1-3數(shù)據(jù)總覽功能（使用者類別，統(tǒng)計算法數(shù)量、以及數(shù)表1-4

圖1-3VDC管理圖1-4賬號管理”，進(jìn)入“賬號管理”頁面，并圖1-5關(guān)聯(lián)機構(gòu)賬號前，需要創(chuàng)建用戶圖1-6注意注意圖1-71-8git賬號管理”頁面平臺用戶信息。圖1-9用戶列表1-101-11表1-5數(shù)據(jù)總覽功能（管理者、開發(fā)者、高級開發(fā)者類別，統(tǒng)計算法數(shù)量、以及數(shù)“已刪除”“異常”、“已停CPU表1-6數(shù)據(jù)總覽功能（使用者類別，統(tǒng)計算法數(shù)量、以及數(shù)資源管理”，進(jìn)入“專屬資源池”頁面。圖1-12專屬資源池表1-7可用后，Maste節(jié)點可以是個，個Master節(jié)點會按高可用部署，確保集群的可靠性。1-13

1-14表1-8填寫用戶的domianID1-151-16UbuntuLTS(XenialXerus)、UbuntuLTS(BionicBeaver)、CentOS、EulerOSaarch64（arm64）>=1>=DockerCgroupDriver必須設(shè)置為cgroupfsMQTTbroker如果邊緣節(jié)點使用昇騰AIDocker安裝完成后，可以執(zhí)行dockerv命令檢查Docker是否安裝正常，如果回##docker-Dockerversion19.03.12,build1-17執(zhí)行如下命令編輯/etc/docker/daemon.jsonvi{"insecure-registries": systemctlrestartfirewall-cmd--state回顯中，notrunning表示關(guān)閉，runningfirewall-cmd--add-port=8883/tcp--permanentsystemctlrestartfirewalldfirewall-cmd--add-port=8883/tcp--permanentsystemctlrestartfirewalldsystemctlstopfirewalld1-18

邊緣節(jié)點”，單擊頁面右上角的“注冊邊緣節(jié)1-10是否啟用邊緣節(jié)點內(nèi)置的MQTTbroker的監(jiān)聽地址，用于發(fā)送edge-monitor等）根據(jù)頁面提示，單擊“下載邊緣節(jié)點名稱.tar.gz1-19

說明執(zhí)行如下命令，解壓縮安裝工具到“/opt執(zhí)行如下命令，解壓縮配置文件到“opt/IEF/Certsudomkdir-p/opt/IEF/Cert;sudotar-zxvf邊緣節(jié)點名稱.tar.gz-C/opt/IEF/cd/opt/edge-installer;sudo./installer-選擇左側(cè)導(dǎo)航欄的“邊緣資源>1-20說明納管后請勿刪除邊緣節(jié)點的“/opt在左側(cè)導(dǎo)航欄中選擇“運營管理中心資源管理”。在“邊緣部署專用邊緣資1-111-12音/API1-13（10-攝像頭安裝高度3~5夜間或室內(nèi)昏暗環(huán)境，需要有路燈級別光照，光照強度不低于30lux點位需具備安裝條件（如可架設(shè)抱桿，有墻體可供安裝）1-14對于入侵車輛，需保證車輛有至少1/2攝像頭安裝高度3~5夜間或室內(nèi)昏暗環(huán)境，需要有路燈級別光照，光照強度不低于30lux點位需具備安裝條件（如可架設(shè)抱桿，有墻體可供安裝）

攝像頭安裝高度3~5夜間或室內(nèi)昏暗環(huán)境，需要有路燈級別光照，光照強度不低于30lux點位需具備安裝條件（如可架設(shè)抱桿，有墻體可供安裝）

攝像頭安裝高度3~5夜間或室內(nèi)昏暗環(huán)境，需要有路燈級別光照，光照強度不低于30lux點位需具備安裝條件（如可架設(shè)抱桿，有墻體可供安裝）1-15黃色工帽（半包型頭盔紅色工帽（半包型頭盔白色工帽（半包型頭盔藍(lán)色工帽（半包型頭盔1-16紅/

錯誤示例(人物目標(biāo)尺寸不滿足約束

錯誤示例（畫面局部曝光嚴(yán)重錯誤示例（光照不足導(dǎo)致工服工帽視覺信息缺失錯誤示例（因逆光導(dǎo)致工服工帽特征難以分辨

錯誤示例（工人被嚴(yán)重遮擋錯誤示例（工帽被遮擋嚴(yán)重錯誤示例（工服被嚴(yán)重遮擋

錯誤示例（畫面或行人部分失真

0和D和Q0和D依賴于左邊的線條弧度區(qū)分，0和Q依賴于是否有“、”來區(qū)分，片）覆蓋&攝像頭安裝高度3~5夜間或室內(nèi)昏暗環(huán)境，需要有路燈級別光照，光照強度不低于30lux點位需具備安裝條件（如可架設(shè)抱桿，有墻體可供安裝）1-19

攝像頭安裝高度3~5夜間或室內(nèi)昏暗環(huán)境，需要有路燈級別光照，光照強度不低于30lux點位需具備安裝條件（如可架設(shè)抱桿，有墻體可供安裝）1-20

攝像頭安裝高度3~5夜間或室內(nèi)昏暗環(huán)境，需要有路燈級別光照，光照強度不低于30lux點位需具備安裝條件（如可架設(shè)抱桿，有墻體可供安裝）1-211-22

于80*80,消防通道占用車輛目標(biāo)寬高不小于140*140。小于120*120,消防通道占用車輛目標(biāo)寬高不小于200*200。于160*160，消防通道占用車輛目標(biāo)寬高不小于260*260。于240*240，消防通道占用車輛目標(biāo)寬高不小于400*400。除此之外，本算法也支持車輛車牌識別，應(yīng)用場景需要滿足視頻車輛檢測攝像頭安裝高度3~5夜間或室內(nèi)昏暗環(huán)境，需要有路燈級別光照，光照強度不低于30lux點位需具備安裝條件（如可架設(shè)抱桿，有墻體可供安裝）

攝像頭安裝高度3~5夜間或室內(nèi)昏暗環(huán)境，需要有路燈級別光照，光照強度不低于100lux點位需具備安裝條件（如可架設(shè)抱桿，有墻體可供安裝）1-24N95

錯誤示例（口罩目標(biāo)尺寸小于約束條件錯誤樣例（目標(biāo)距離攝像頭不滿足約束條件1-251-26

樣例1行販賣，然而"店門口堆放雜物"這一特征有時候也不一定是出店經(jīng)營事件，但因為它們的視覺特征是很相似的，因此算法無法區(qū)分，這可能會有時帶來誤差，如下圖所示。樣例然而"店門口有人蹲坐"這一特征有時候也不一定是出店經(jīng)營事件，但因為它們的視覺特征是很相似的，因此算法無法區(qū)分，這可能會有時帶來誤差，如下圖所正確樣例（黃色邊框

攝像頭安裝高度3~5夜間或室內(nèi)昏暗環(huán)境，需要有路燈級別光照，光照強度不低于30lux點位需具備安裝條件（如可架設(shè)抱桿，有墻體可供安裝）1-27

攝像頭安裝高度3~5夜間或室內(nèi)昏暗環(huán)境，需要有路燈級別光照，光照強度不低于30lux點位需具備安裝條件（如可架設(shè)抱桿，有墻體可供安裝）1-28

攝像頭安裝高度3~5夜間或室內(nèi)昏暗環(huán)境，需要有路燈級別光照，光照強度不低于30lux點位需具備安裝條件（如可架設(shè)抱桿，有墻體可供安裝）（美團(tuán)、摩拜、小藍(lán)、青桔），1-29

錯誤樣例（非共享單車攝像頭安裝高度3~5夜間或室內(nèi)昏暗環(huán)境，需要有路燈級別光照，光照強度不低于100lux點位需具備安裝條件（如可架設(shè)抱桿，有墻體可供安裝）1-30

錯誤示例（目標(biāo)不滿足尺寸約束錯誤示例（光線不足，人眼難以判斷桶口狀態(tài)錯誤示例（垃圾桶被嚴(yán)重遮擋攝像頭安裝高度3~5夜間或室內(nèi)昏暗環(huán)境，需要有路燈級別光照，光照強度不低于30lux點位需具備安裝條件（如可架設(shè)抱桿，有墻體可供安裝）1-31

攝像頭安裝高度3~5夜間或室內(nèi)昏暗環(huán)境，需要有路燈級別光照，光照強度不低于30lux點位需具備安裝條件（如可架設(shè)抱桿，有墻體可供安裝）1-32

個體事件行為（吸煙、打電話）1-33

錯誤樣例（目標(biāo)尺寸小于約束條件正確樣例（良好光照，煙頭或手機清晰可辨錯誤樣例1（目標(biāo)被遮擋，無法辨認(rèn)出煙頭或手機錯誤樣例2（目標(biāo)區(qū)域模糊，無法辨認(rèn)出煙頭或手機錯誤樣例3（目標(biāo)區(qū)域遭遇強光或反光，無法辨認(rèn)出煙頭或手機1-34

目標(biāo)的面積占比不大于畫面的90%個體動作（翻爬、摔倒、揮手、彎腰）攝像頭安裝高度3~5夜間或室內(nèi)昏暗環(huán)境，需要有路燈級別光照，光照強度不低于30lux點位需具備安裝條件（如可架設(shè)抱桿，有墻體可供安裝）1-35

錯誤示例（人物目標(biāo)尺寸小于約束條件

錯誤示例（人體全身未處于畫面有效區(qū)域

30lux（可以通過測光儀在現(xiàn)場測量得到）

錯誤樣例（紅色框內(nèi)的目標(biāo)尺寸不滿足約束條件50%錯誤樣例（紅色框內(nèi)的目標(biāo)模糊，遮擋超過

目標(biāo)的面積占比不大于畫面的90%光照約束：光照強度大于30lux

被拍攝物體的最小像素：排口直徑大于圖像高度的1/5（1080P200個像素），

外，需要添加m屬性，即算法運行的平臺和環(huán)境信息。屬性參數(shù)可參考下方代碼中加粗部分。填寫示例詳見作業(yè)啟動參數(shù)填寫樣例。圖1-21platform<paramname=\"target_roi\"titleCn=\"車輛檢測區(qū)域\"titleEn=\"target_roi\"required=\"true\"\"String\"<param<paramname=\"license_plate\"titleCn=\"車牌信息titleEn=\"license_info\"<paramname=\"local_city\"titleCn=\"城市縮寫\"titleEn=\"city\"required=\"true\"\"<paramname=\"local_province\"titleCn=\"省份信息\"titleEn=\"province\"required=\"true\"type=\"String\"default=\"京\"></param><paramname=\"output_image_sw\"titleCn=\"圖片輸出開關(guān)titleEn=\"output_image_sw\"required=\"true\"type=\"int\"default=\"1\"min=\"0\"max=\"1\"step=\"1\"></param><paramname=\"image_compression_ratio\"titleCn=\"圖片壓縮比\"\"image_compression_ratio\"required=\"false\"type=\"int\"default=\"100\"min=\"20\"max=\"100\"<paramname=\"output_vehicle_type\"titleCn=\"輸出車型信息titleEn=\"output_vehicle_type\"required=\"false\"type=\"String\"></param><paramname=\"platform\"titleCn=\"platform\"titleEn=\"platform\"required=\"true\"<paramname=\"project_id\"titleCn=\"project_id\"titleEn=\"project_id\"required=\"true\"type=\"String\"default=\"project_id\"></param><paramname=\"agency_name\"titleCn=\"agency_name\"titleEn=\"agency_name\"required=\"true\"type=\"String\"default=\"agency_name\"></param><paramname=\"domain_id\"titleCn=\"domain_id\"titleEn=\"domain_id\"\"type=\"String\"<paramname=\"domain_name\"titleCn=\"domain_name\"titleEn=\"domain_name\"required=\"true\"type=\"String\"default=\"domain_name\"></param><paramname=\"task_id\"titleCn=\"task_id\"titleEn=\"task_id\"required=\"true\"\"String\"

本章節(jié)以“L2-通用類”算法為例，介紹如何創(chuàng)建算法版本，其他城市治理L2-場景模型”。在“L2-場景模型”頁1-221-231-36同步推理：單次推理，可同步返回結(jié)果(健康檢查部分算法在創(chuàng)建算法版本時可選添加“健康檢查url”法請參見創(chuàng)建鏡像規(guī)范。部分算法在創(chuàng)建算法版本時可選添加“apis定義”參數(shù)。apis定義提供了算法對外Restfullapi數(shù)據(jù)定義，定義了如何請求某個功能或服務(wù)，以及如何獲取響應(yīng)數(shù)據(jù)。例如，T"}]。詳細(xì)說明請參見創(chuàng)建鏡像規(guī)范。鏡像啟動命令，例如：sh/opt/start.sh?？陕?lián)系服務(wù)技算法輸出數(shù)據(jù)的形式，選擇“Webhook1-24

"apis":"apis":"url":"method":"method":"post","request":{"data":{"type":"object","properties":{"type":"response":"data":{"type":"object","properties":{"detection_classes":{"type":"array","items":"type":"detection_boxes":{"type":"array","items":"type":"array","minItems":"maxItems":"items":"type":"detection_scores":{"type":"array","items":"type":1-37符合標(biāo)準(zhǔn)的tps協(xié)議h求。1-38request請求體以jsonschema描述。參數(shù)說明1-39response響應(yīng)體以jsonschema描述。參數(shù)說明curl-XGET\ 其中，<deployConfig>其中，<config>platform屬性（填寫時，除第一個platform外，其余需要設(shè)置為子配置項<param<paramname=\"platform\"titleCn=\"platform\"titleEn=\"platform\"required=\"true\"<paramname=\"project_id\"titleCn=\"project_id\"titleEn=\"project_id\"required=\"true\"type=\"String\"default=\"project_id\"></param><paramname=\"agency_name\"titleCn=\"agency_name\"titleEn=\"agency_name\"required=\"true\"type=\"String\"default=\"agency_name\"></param><paramname=\"domain_id\"titleCn=\"domain_id\"titleEn=\"domain_id\"\"type=\"String\"<paramname=\"domain_name\"titleCn=\"domain_name\"titleEn=\"domain_name\"required=\"true\"type=\"String\"default=\"domain_name\"></param><paramname=\"task_id\"titleCn=\"task_id\"titleEn=\"task_id\"required=\"true\"\"String\"L2-場景模型”。在“L2-場景模型”頁1-251-40發(fā)布好的算法將顯示在“推理和模型管理>1-26說明發(fā)布好的算法將顯示在“推理和模型管理算法服務(wù)”列表中，單擊操作列的“去部1-271-41L2-場景模型”。選擇所需要的算法類1-28算法倉”頁面查調(diào)用算法服務(wù)算法服務(wù)”頁面查看已經(jīng)部署算法服務(wù)”。圖1-29算法服務(wù)1-30APIAPI傳參方式和示例可參見《AP文檔》。如果對API的傳參方式不熟悉，可以先通過平臺提供的創(chuàng)建視覺感知分析作業(yè)功能，先創(chuàng)建一個基于自研算法（城市視頻感知算法）的分析作業(yè)，在作業(yè)信息填寫完成后，按鍵盤具”模式，再單擊“立即創(chuàng)建”按鈕，在開發(fā)者模式的“tor”中找到“task”接口，在ayload中獲取API的請求bod，結(jié)合《API文檔》完成調(diào)用。1-31API用戶可以在“推理和模型管理>算法服務(wù)”頁面查看已分配的自研算法，并可對算法1-321-42說明圖1-33進(jìn)入容器鏡像服務(wù)控制臺說明dockertag[鏡像名稱1:版本名稱1][鏡像倉庫地址]/[組織名稱]/[鏡像名稱2:版本[鏡像倉庫地址]：可在SWR[組織名稱][鏡像名稱2:版本名稱2]dockerpush[鏡像倉庫地址]/[組織名稱]/[鏡像名稱2:版本名稱fe4c16cbf7a4:Pushed

待上傳鏡像需要為tar或tar.gz圖1-34進(jìn)入容器鏡像服務(wù)控制臺L2-場景模型”。在“三方算法”頁簽，1-351-43同步推理：單次推理，可同步返回結(jié)果(健康檢查部分算法在創(chuàng)建算法版本時可選添加“健康檢查url”法請參見創(chuàng)建鏡像規(guī)范。部分算法在創(chuàng)建算法版本時可選添加“apis定義”參數(shù)。apis定義提供了算法對外Restfullapi數(shù)據(jù)定義，定義了如何請求某個功能或服務(wù)，以及如何獲取響應(yīng)數(shù)據(jù)。例如，T"}]。詳細(xì)說明請參見創(chuàng)建鏡像規(guī)范。鏡像啟動命令，例如：sh/opt/start.sh。可聯(lián)系服務(wù)技算法輸出數(shù)據(jù)的形式，選擇“Webhook1-36在左側(cè)導(dǎo)航欄中選擇“推理和模型管理L2-場景模型”。在“三方算法”頁簽，1-371-441-38發(fā)布好的算法將顯示在“推理和模型管理>算法服務(wù)”列表中?？吹揭寻l(fā)布的算1-45L2-場景模型”。單擊操作列“用戶權(quán)限”，算法倉”頁面查看算1-39調(diào)用三方算法服務(wù)算法服務(wù)”頁面查看已經(jīng)算法服務(wù)”。圖1-40算法服務(wù)1-41API1-42API用戶可以在“推理和模型管理>算法服務(wù)”頁面查看已分配的三方算法，并可對算法1-43調(diào)用政務(wù)證照/政務(wù)語音/1-44政務(wù)證照識別版本狀態(tài)（發(fā)布部署前1-45政務(wù)證照識別版本狀態(tài)（發(fā)布部署后

ProgrammingInterface，應(yīng)用程序編程接口）的方式提供能力。政務(wù)語音分析實時語1-46L2-場景模型”。單擊操作列“用戶權(quán)限”，算法倉”頁面查看算1-47CVCV1-461-47ModelArtsimageNet1.0ModelArtsimageclassification1.0ModelArtsimagesegmentation1.0物體檢測-YOLO1-48圖1-49obj_train_data、obj_valid_data圖1-50obj.data文件示例label1#label1的index0label2label1#label1的index0label2#label2的index1圖1-51train.txt圖1-52valid.txt上傳數(shù)據(jù)至1-541-55

CV大模型”，在“操作指引”中單擊“前往數(shù)1-561-571-48OBS構(gòu)需要滿足數(shù)據(jù)規(guī)范說明1-581-59

圖像分類的數(shù)據(jù)支持兩種格式：ModelArtsimageNet1.0格式、ModelArtsimageclassification1.0格式。ModelArtsimageNet1.0 ModelArtsimageclassification1.0：txt├─import-dir- ├─import-dir- 單標(biāo)簽的標(biāo)簽文件示例，如1.txt 多標(biāo)簽的標(biāo)簽文件示例，如2.txt

├─dataset-import-├─dataset-import- <?xmlversion="1.0"encoding="UTF-8"<?xmlversion="1.0"encoding="UTF-8"widthheightdepthname1-50└─└─├──s#├──obj.data#記錄數(shù)據(jù)集信息的文件及路徑信息(相對路徑├──train.txt#訓(xùn)練集中各圖片路徑信息(相對路徑├──valid.txt#驗證集中各圖片路徑信息(相對路徑├──obj_train_data/#│image1.txt#image1對應(yīng)的帶標(biāo)簽bbox│├──│├──│├──│├──obj_valid_data/#│├──│├──│├──│├──│├──classesclasses5train=<path/to/train.txt>#例如train.txtvalid<path/to/valid.txt>#valid.txtbackup=backup/#可選label1#label1的indexlabel1#label1的index0label2#label2的index1<path/to/image1.jpg>#<path/to/image1.jpg>#例如<path/to/image2.jpg>#例如obj_train_data/和obj_valid_data/目錄下的.txt文件應(yīng)該包含對應(yīng)圖像的###<label_index><x_center><y_center><width><height>00.2500000.4000000.3000000.40000030.6000000.4000000.400000其中x_center,y_center,width,和height分別表示歸一化后的目標(biāo)框中心點x

圖像分割的數(shù)據(jù)支持格式為ModelArtsimagesegmentation1.0├─dataset-import-├─dataset-import- <?xml<?xmlversion="1.0"encoding="UTF-8"widthheightdepth表示圖像分割保存的maskobjectname1-52CV大模型”，在“操作指引”中單擊“前往創(chuàng)1-601-611-531-621-63表1-54參數(shù)說明說明1-641-651-661-67算法服務(wù)”頁面，查看已經(jīng)更新后的1-681-55需用戶參考三方算法管理1-56給用戶自己的終端地址WebhookURL

支持?jǐn)U展名為avi、wmv、mpg、mpeg、mp4、mov、m4v、mkv

用戶可以在“預(yù)置應(yīng)用>1-691-57視頻源所在地理位置（經(jīng)緯度），1-58REST接口的URL1-70圖1-71視頻源管理1-72容器鏡像需要選擇“image_tag1-731-74

在“預(yù)置應(yīng)用視覺感知視頻源管理”頁面，選擇“視頻源分組”頁簽，進(jìn)入1-751-59

1-76視頻源分組”頁面，單擊“操作”列的“編輯”，對指定分組進(jìn)行

針對符合GB/T28181協(xié)議、GA/T1400規(guī)范的視頻數(shù)據(jù)，可以通過視頻平臺管理功能1-771-60平臺回寫視圖庫1-78

視頻分析作業(yè)的結(jié)果，支持WebhookWebhook：將作業(yè)的運行結(jié)果直接發(fā)送給用戶自己的終端地址Webhook當(dāng)作業(yè)的輸出結(jié)果為Webhook運行Webhook設(shè)置好的終端地址WebhookURL。在創(chuàng)建作業(yè)前，需確保WebhookService已運行成下面以一個簡單的python腳本作為示例，展示如何啟動WebhookService并保存接收使用ifconfig命令在Linux服務(wù)器上查詢服務(wù)器IPimportfromwsgiref.simple_serverimportfromwsgiref.simple_serverimportdefapplication(environ,start_response('200OK',[('Content-Type',request_body=environ["wsgi.input"].read(int(environ.get("CONTENT_LENGTH",return("200ifname=="main":port=6006httpd=make_server("",port,application)print"servinghttponport{0}...".format(str(port))說明創(chuàng)建作業(yè)時，算法輸出WebhookURL設(shè)置為：http://${IP}:${port}。例如，http://python1-80在左側(cè)導(dǎo)航欄中選擇“預(yù)置應(yīng)用>1-811-61發(fā)送給用戶設(shè)置好的終端地址WebhookURL。啟動Webhook可參考運行WebhookService。支持以tps://開頭長度不超過0的ur，填寫自己ebhoo服務(wù)的實際地址即可。圖1-82作業(yè)狀態(tài)1-831-84

圖1-85作業(yè)時間表在創(chuàng)建完作業(yè)后，可在“預(yù)置應(yīng)用視覺感知任務(wù)管理”頁面查看所有作業(yè)的狀1-861-871-62類型一：獲取Webhook到用戶指定的WebhookURL中。例如運行WebhookService中的示例腳本將接收到的Webhook消息寫在與腳本同目錄告警ID，生成的唯一告警事件UUIDdata如果是區(qū)域入侵，則是“in”或者“outinout如果是區(qū)域入侵，則是“in”或者“outinoutwh告警目標(biāo)對應(yīng)的UUID1-88

1-891-90

說明

1-911-641-92

檢測目標(biāo)的長寬的最小像素，取值范圍[60,4000]，默認(rèn)值為60檢測目標(biāo)的長寬最大像素，取值范圍[1080,4000]，默認(rèn)值為1080{"side1_name":"Side1","side2_name":"Side2"}}],"po}。未設(shè)置檢測區(qū)域時，默認(rèn)全屏都是檢測區(qū)域。取值范圍[20,100]，默認(rèn)為90，表示圖片壓縮比為90%

統(tǒng)計設(shè)定時間周期內(nèi)的人流量結(jié)果，單位為秒。取值范圍為(0,86400]，默認(rèn)值為統(tǒng)計當(dāng)前時刻的區(qū)域人流量結(jié)果，單位為秒。取值范圍為(0,86400]，默認(rèn)值為{"side1_name":"Side1","side2_name":"Side2"}}],"po}。未設(shè)置檢測區(qū)域時，默認(rèn)全屏都是檢測區(qū)域。單位為秒。取值范圍為[10,86400]，默認(rèn)值為10s單位為幀。取值范圍為[1,10000]，默認(rèn)值為4。在熱力圖檢測周期內(nèi)，熱點值逐關(guān)鍵崗位檢測區(qū)域的最少人數(shù)，取值范圍為[1,100]，默認(rèn)值為2單位為檢測周期個數(shù)。取值范圍為[1,3600]，默認(rèn)值為60。假設(shè)告警觸發(fā)閾值為關(guān)鍵區(qū)域檢測周期，單位為秒。取值范圍為[1,3600]，默認(rèn)值為1s。當(dāng)時間到達(dá)整個視頻幀中間的1/4取值范圍[20,100]，默認(rèn)為90，表示圖片壓縮比為90%取值范圍[20,100]，默認(rèn)為90，表示圖片壓縮比為90%取值范圍[20,100]，默認(rèn)值是100。如果輸入8080%---為[20,3600]，單位為秒。最長停車閾值為1小時。同輛車重復(fù)上報的時間間隔，取值范圍[30,86400]，單位為秒，默認(rèn)為30s。最取值范圍[20,100]，默認(rèn)為90，表示圖片壓縮比為90%禁止進(jìn)入?yún)^(qū)域，區(qū)域參數(shù)。用"name":"pohibit_entering_aea電動車入侵禁止進(jìn)入?yún)^(qū)域，則觸發(fā)入侵事件。當(dāng)同時設(shè)置"legal_aea"與"illegal_aea時，生效的為"illegal_aea"，在繪制渲染區(qū)域時，也只會渲染非法停車區(qū)域。取值范圍[20,100]，默認(rèn)為90，表示圖片壓縮比為90%為[10,3600]，默認(rèn)值為50，單位秒。為[10,3600]，默認(rèn)值為40，單位秒。

取值范圍[20,100]，默認(rèn)為90，表示圖片壓縮比為90%值范圍[10,300]，默認(rèn)值為10。為秒，取值范圍為[1,150]，默認(rèn)值為5，建議取值范圍為[1,告警時間閾值/2]取值范圍[20,100]，默認(rèn)為90，表示圖片壓縮比為90%人群聚集（含橫幅檢測取值為single或periodic。默認(rèn)值：single取值范圍[1,30]，默認(rèn)為10s。表示10舉例：ROI有3個，當(dāng)輸入253020，只要有其中一個ROI告警，則發(fā)送圖片。當(dāng)輸入2515時，則第三個ROI會用默認(rèn)值50補齊，也即變成251550。當(dāng)輸入25362340時，算法自動選擇前3個，也即253623。默認(rèn)是0，取值范圍[01]。1表示打開，0表示關(guān)閉。默認(rèn)每個ROI區(qū)域檢測到的人表示啟用密度估計模型，表示不啟用。默認(rèn)為值較大的場景啟用密度估計模型。當(dāng)人數(shù)較少、告警人數(shù)閾值較低的場景可不用密度估計模型。圖片壓縮百分比，取值范圍為[20，100]。默認(rèn)值為90，表示圖片壓縮比為90%[[84,389],[1840,349],[1824,526],[78,526]],"name":"polygon"}]}取值范圍[20,100]，默認(rèn)值是90。如果輸入8080%次。取值范圍：[30,86400]，最長時間間隔為24小時。圖片壓縮百分比，取值范圍為[20，100]。默認(rèn)值為90，表示圖片壓縮比為90%

[[84,389],[1840,349],[1824,526],[78,526]],"name":"polygon"}]}尺寸的垃圾目標(biāo)將不被告警。取值范圍[1,500]。默認(rèn)值為1。[[84,389],[1840,349],[1824,526],[78,526]],"name":"polygon"}]}取值范圍[20,100]，默認(rèn)為90，表示圖片壓縮比為90%共享單車違停告警模式，共有兩種告警模式single和perioid，默認(rèn)值為single共享單車違停檢測周期，單位為秒，默認(rèn)值為60。取值范圍為[1,3600]是否開啟全渲染開關(guān)在輸出圖片中，取值范圍[0,1]，默認(rèn)值為若e為"legal"和"illegal"該字段為JSON格式的字符串，AP調(diào)用時需要加轉(zhuǎn)義符。例如：{"po取值范圍[20,100]，默認(rèn)為90，表示圖片壓縮比為90%當(dāng)檢測到垃圾桶滿溢達(dá)到該時長是觸發(fā)告警。取值范圍[30,3600]，單位秒。默認(rèn)[1824,526],[78,526]],"name":"po可為每個區(qū)域設(shè)置名稱，后續(xù)輸出結(jié)果時會連帶輸出區(qū)域名稱。參數(shù)沒有攜帶時，默認(rèn)全屏都是檢測區(qū)域。取值范圍為[20，100]，默認(rèn)值：90。如果輸入8080%當(dāng)檢測到垃圾桶處于異常狀態(tài)（未合蓋）當(dāng)檢測到垃圾桶狀態(tài)異常達(dá)到該時長是觸發(fā)告警。取值范圍[30,3600],單位秒。[1824,526],[78,526]],"name":"po。參數(shù)沒有攜帶時，默認(rèn)全屏都是檢測區(qū)域。取值范圍為[20，100]，默認(rèn)值為90。如果輸入8080%取值范圍[20,100]，默認(rèn)為90，表示圖片壓縮比為90%

取值范圍[20,100]，默認(rèn)為90，表示圖片壓縮比為90%取值范圍[20,100]，默認(rèn)為90，表示圖片壓縮比為90%取值范圍[1,10]，默認(rèn)為1s。表示1秒采樣一次視頻畫面。此參數(shù)決定了算法檢測取值范圍[20,100]，默認(rèn)為90，表示圖片壓縮比為90%

取值范圍[1,10]，默認(rèn)為1s。表示1秒采樣一次視頻畫面。此參數(shù)決定了算法檢測取值范圍[20,100]，默認(rèn)為90，表示圖片壓縮比為90%

取值范圍[20,100]，默認(rèn)為90，表示圖片壓縮比為90%

取值范圍[20,100]，默認(rèn)為90，表示圖片壓縮比為90%

取值范圍[20,100]，默認(rèn)為90，表示圖片壓縮比為90%

取值范圍[20,100]，默認(rèn)為90，表示圖片壓縮比為90%高點攝像機人數(shù)統(tǒng)計（10-默認(rèn)值:10s，取值范圍[5，30]，單位秒。默認(rèn)10秒采樣一次視頻畫面，兩次處理N的計算方式：sampling_time_interval*視頻fps。例如，視頻fps=25默認(rèn)是0，取值范圍[01]。默認(rèn)每個感興趣區(qū)域（ROI區(qū)域）檢測到的人數(shù)大于告取值范圍[20,100]，默認(rèn)為90，表示圖片壓縮比為90%[[84,389],[1840,349],[1824,526],[78,526]],"name":"polygon"}]}默認(rèn)值為，表示采用經(jīng)典的OI設(shè)置模式。否則，輸入值表示在水平方向劃分的網(wǎng)格數(shù)量，每個網(wǎng)格對應(yīng)一個獨立的檢測區(qū)域。例如輸入分了個網(wǎng)格作為獨立的檢測區(qū)域。假設(shè)圖像的寬為，最右邊一列網(wǎng)格的寬度等于和下取整的差，其它列網(wǎng)格的寬度都分別為下取整。同時，按照上述方式平均劃分網(wǎng)格后，每個網(wǎng)格的寬度需大于個像素，即水平方向網(wǎng)格數(shù)的取值范圍為下取整和兩者的最小值]。默認(rèn)值為，表示采用經(jīng)典的OI設(shè)置模式。否則，輸入值表示在垂直方向劃分的網(wǎng)格數(shù)量，每個網(wǎng)格對應(yīng)一個獨立的檢測區(qū)域，例如輸入分了個網(wǎng)格作為獨立的檢測區(qū)域。假設(shè)圖像的高為，最底下一行網(wǎng)格的高度等于和下取整的差。同時，按照上述方式平均劃分網(wǎng)格后，每個網(wǎng)格的高度需大于個像素，即垂直方向網(wǎng)格數(shù)的取值范圍為,下取整和0兩者的最小值。排口狀態(tài)上報的周期，單位分鐘。取值[1，360]，默認(rèn)值為5

檢測周期，單位分鐘。取值范圍[1，360]，默認(rèn)值為1圖1-93在水尺上加標(biāo)定線單位分鐘。[1，360]默認(rèn)值為1（ROI管理）OI是指視頻畫面中的感興趣區(qū)域（nfIntet）。在視頻處理中，OI是指在整個視頻畫面中被選定或者突出顯示的特定區(qū)域，通常是用戶關(guān)注或者分析的重點區(qū)域。通過選擇OI而節(jié)省計算資源和提高處理速度。視覺感知”，進(jìn)入視頻源管理頁。圖1-94視頻源管理1-95通 繪制檢測區(qū)域，繪制完成后，在下方將生成檢測區(qū)域圖，可以通過“復(fù)1-96

需求管理”頁面查看所有的審批單。圖1-97查看審批單

進(jìn)入“運營管理中心>1-98開通算法權(quán)限/需求管理”頁面，單擊申請單位列的名稱。圖1-99需求管理圖1-100調(diào)整配額/NLP城市智能中樞平臺P大模型功能，依托于盤古大模型服務(wù)。數(shù)據(jù)，為模型提供了豐富的知識和信息，幫助模型更好地理解和生成自然語言文本，可以覆蓋多個領(lǐng)域場景的業(yè)務(wù)應(yīng)用。并通過不斷地收集和整理各種類型數(shù)據(jù)，持續(xù)優(yōu)化模型，使模型具備對中文詞匯、語法、語義等特征的深度分析能力。可以應(yīng)用于智能客服、營銷文案生成、文檔問答、紀(jì)要生成、觀點提取、內(nèi)容總結(jié)等多種場景。安裝并配置GPU

步驟1安裝GPUx86_64-bashNVIDIA-Linux-x86_64-nvidia-步驟2以root用戶登錄邊緣節(jié)點。步驟3執(zhí)行如下命令創(chuàng)建設(shè)備文件。nvidia-modprobe-c0-步驟4mkdir-p/var/IEF/nvidia/drivers/var/IEF/nvidia/bin步驟5cp/lib/modules/{當(dāng)前環(huán)境內(nèi)核版本號}/kernel/drivers/video/nvi*/var/IEF/cp/usr/bin/nvidia-*cp-rd/usr/lib64/libcuda*/var/IEF/nvidia/lib64/cp-rd/usr/lib64/libEG*/var/IEF/nvidia/lib64/cp-rd/usr/lib64/libGL*/var/IEF/nvidia/lib64/cp-rd/usr/lib64/libnv*/var/IEF/nvidia/lib64/cp-rd/usr/lib64/libOpen*cp-rd/usr/lib64/libvdpau_nvidia*/var/IEF/nvidia/lib64/cp-rd/usr/lib64/vdpau/var/IEF/nvidia/lib64/對于Ubuntucp/lib/modules/{當(dāng)前環(huán)境內(nèi)核版本號}/kernel/drivers/video/nvi*/var/IEF/cp/usr/bin/nvidia-*cp-rd/usr/lib/x86_64-linux-gnu/libcuda*/var/IEF/nvidia/lib64/cp-rd/usr/lib/x86_64-linux-gnu/libEG*/var/IEF/nvidia/lib64/cp-rd/usr/lib/x86_64-linux-gnu/libGL*/var/IEF/nvidia/lib64/cp-rd/usr/lib/x86_64-linux-gnu/libnv*/var/IEF/nvidia/lib64/cp-rd/usr/lib/x86_64-linux-gnu/libOpen*cp-rd/usr/lib/x86_64-linux-gnu/libvdpau_nvidia*/var/IEF/nvidia/lib64/cp-rd/usr/lib/x86_64-linux-gnu/vdpau/var/IEF/nvidia/lib64/其中，當(dāng)前環(huán)境內(nèi)核版本號可以使用uname-r命令查看獲取，如下所示，請?zhí)鎿Q為實步驟6chmod-R755----通過互聯(lián)網(wǎng)連接

您可以通過ping如果能ping

xx.xx.xx.xxxx.xx.xx.xxxx.xx.xx.xxregion0_id：RegionID，例如為sa-fb-1“sa-fb-1”為RegionID，“”為外部Global域名。域名中“obsv3”為OBS域名前綴，“sa-fb-1”為RegionID，通過專線或VPN連接

1-101VPN

創(chuàng)建VPC說明VPN：“運營幫助中心>虛擬專用網(wǎng)絡(luò)>用戶指南>創(chuàng)建>申請VPNDC：“運營幫助中心>云專線>用戶指南>創(chuàng)建>1-1021-103IP29911-dg-29911-dg-2-dg-region0_id：RegionID，例如為sa-fb-1這里共需添加2“sa-fb-1”為RegionID，“”為外部Global域名。域名中“obsv3”為OBS域名前綴，“sa-fb-1”為RegionID，22文檔版本01文檔版本01(2024-04-表2-1鏡像啟動用戶ID鏡像內(nèi)部啟動的用戶必須加入到用戶組HwHiAiUserHCS于異步推理的算法（例如：視頻類算法）原則上也可以采用簡易集成的方式（表2-2POSTPOST"id":"b6806683c0694c01b5ce1af62b5fe52d","id":"b6806683c0694c01b5ce1af62b5fe52d","input":{"type":"url","data":{"url":"outputs":"type":"webhook","data":{"url":"config":"common":"target_roi":"congestion_sw":"flow_static_interval":"abnormal_park_sw":"abnormal_park_threshold":"abnormal_park_output_interval":"congestion_output_interval":"task_id":"aaaaa"http://表2-3Object"error_code":"error_code":"error_msg": GET 表2-4"state":"error":{"code":"","message":狀態(tài)上報接口鑒權(quán)與解密Python"User-Agent":"HttpClient","X-Project-ID":project_id,"X-Security-Token":token}r=signer_func(ak,sk,body_info,headers_info,defsigner_func(ak_info,sk_info,body_info,headers_info,notification_url):sig=signer.Signer()#SettheAK/SKtosignandauthenticatetherequest.sig.Key=ak_infor=resp=requests.request(r.method,r.scheme+"://"+r.host+r.uri,headers=r.headers,data=r.body,verify=False,timeout=3)returnPythondefdefget_max_length(rsa_key,encrypt=True)->#先計算hashhashObj=#模長mouduleLen=ifnotencrypt:#return#明文長度最長:模長-hash長度*2-2maxlength=mouduleLen-hashLen*2-2return##defdecrypt_by_private_key(message:bytes)->importredecrypt_result=b""company_pri_file=private_key_raw=open(company_pri_file,encoding='utf-8').read()prikey_buf=RSA.importKey(private_key_raw)max_length=get_max_length(OAEP_private_key,False)decrypt_message=base64.b64decode(message)whileinput=decrypt_message[:max_length]decrypt_message=decrypt_message[max_length:]out=OAEP_private_key.decrypt(input)decrypt_result+=outreturnmodelbox::StatusRsaCipherOAEP::GetContextAndKey(modelbox::StatusRsaCipherOAEP::GetContextAndKey(boolisDecrypt){if(privKey==nullptr){automsg=std::string("GetContextAndKey,EVP_PKEY_newfailed.");return{modelbox::STATUS_FAULT,msg};key=if(ctx==nullptr){return{modelbox::STATUS_FAULT,msg};context=if(isDecrypt)if(EVP_PKEY_decrypt_init(ctx)<=0)automsg=std::string("GetContextAndKey,EVP_PKEY_decrypt_initfailed.");return{modelbox::STATUS_FAULT,msg};}elseif(EVP_PKEY_encrypt_init(ctx)<=0)automsg=std::string("GetContextAndKey,EVP_PKEY_encrypt_initfailed.");return{modelbox::STATUS_FAULT,msg};EVP_PKEY_CTX_set_rsa_padding(ctx,RSA_PKCS1_OAEP_PADDING);EVP_PKEY_CTX_set_rsa_oaep_md(ctx,EVP_sha256());EVP_PKEY_CTX_set_rsa_mgf1_md(ctx,EVP_sha256());automsg=std::string("GetContextAndKey,success");MBLOG_DEBUG<<msg;returnstd::vector<unsignedchar>autobool_ret=modelbox::Base64Decode(cipher,&temp_vec);std::stringtemp;temp.assign(temp_vec.begin(),temp_vec.end());if(!bool_ret){returnmodelbox::STATUS_FAULT;autoret=RsaDecrypt(temp,return表2-5從環(huán)境變量notification_url周期上報，周期是"instance_id":"5845be59b0324d929b0e288003f37f2e","data":{"state":"tasks":"id":"c290f07dad8841db80aa098e184ed59d","state":"RUNNING"表2-6表2-7DataInfoObjectArrayof2-8TaskInfoObject表2-9從環(huán)境變量notification_url周期上報，周期是"instance_id":"c290f07dad8841db80aa098e184ed59d","data":{"id":"c290f07dad8841db80aa098e184ed59d","state":"SUCCEEDED"2-10DataInfo表2-11DataInfoObject2-12POSTPOST"isv":"id":"e7eac2af0ea0446f88efeb1ead16d626","ak":"QH9123J25FR2HC5ZVML3","sk":"******","securityToken":"******"http://通過userid關(guān)聯(lián)作業(yè)"id":"ac7c797e03c949b7878cc67eb3547961","ak":"******","sk":"**