视频智能分析服务 VIAS-华为云

视频智能分析服务 VIAS-新建视频源分组:新建分组

新建分组单击左侧导航“视频源分组”，进入视频源分组界面。在该页面单击“新建分组”，填写相关参数，创建新的视频源分组，参数填写请参考表1。表1 新增视频源分组参数说明参数参数说明分组名称输入视频源分组名称。接入方式选择云上或边缘。云上接入包含OBS、URL、云上VCN、云上RESTful和IVM，边缘接入包含CAMERA、边缘VCN和边缘RESTful。视频源来源根据接入方式提供对应类型的视频源列表，从提供视频源列表中可直接选择视频源名称，或输入视频源名称搜索后选择。分组描述填写分组描述，选填。

视频智能分析服务 VIAS 视频中心

视频智能分析服务 VIAS-新建视频源分组:查看分组详情

查看分组详情在“视频源分组”页面可查看所有分组的状态，视频源数量，任务数量等基本信息。若需要查看指定分组详情，则可通过分组名称进行模糊查询，或者通过算法类型、状态进行精确的下拉筛选，也可选择按照视频源数量、任务数量、创建时间、更新时间进行升序或降序的排序。单击分组名称，进入该分组详情页。分组详情页展示了分组的基本信息、视频源分组和批量配置作业信息，如图1所示。图1 查看指定的视频源分组详情分组的基本信息，包括分组名称、视频源数量、批量配置作业数、视频源状态等；视频源分组展示了该分组下已配置的视频源列表。在“视频源分组”界面，单击最右侧“操作”列的“移除组”，可以对组内的视频源进行调整，移除不再需要的视频源。移除的视频源将从组内删除，但视频源本身不会被删除。若该视频源分组已关联批量配置作业，则不允许移除视频源。批量作业展示了该分组下已配置的批量作业。

视频智能分析服务 VIAS 视频中心

视频智能分析服务 VIAS-查看任务详情

查看任务详情在“任务列表”页面可以查看所有任务的状态、使用的视频源和算法服务、厂商和创建时间这些基本信息。若需要展示指定任务，可通过任务名称或视频源名称进行模糊查询，或者通过任务状态、算法服务进行精确的下拉筛选，最后按照创建时间进行升序或降序的排序。单击任务名称，可以查看任务的详细信息，包括任务使用的算法配置模板和算法结果的输出配置等。当任务状态处于运行中或运行成功时，表示任务运行状态正常。当创建的任务运行成功后，按照创建任务时选择的输出类型和路径查看任务结果。详见获取任务结果。任务有19种运行状态，如表1所示。表1 任务运行状态状态类型说明运行成功任务运行成功。已停止任务已暂停运行。已删除任务已经删除。运行中任务正常运行过程中。调度中任务正常调度过程中。等待中任务没有申请到资源，排队等待过程。运行失败任务运行失败。创建失败任务创建失败。异常任务出现异常。删除中任务正常删除过程中。停止中任务正在停止运行。恢复中任务正在恢复运行。启动中等待资源启动过程。更新中任务当前处于更新状态。启动失败任务启动失败。冻结中用户欠费时，会冻结正在运行的任务，任务处于冻结过程中。已冻结任务已经在边缘节点删除成功，在保留期内用户充值补交欠费后会重新启动。创建中任务正在创建中。资源不足当前任务状态下，资源不足。父主题：管理任务

视频智能分析服务 VIAS 管理任务

视频智能分析服务 VIAS-快速开始:云上算法使用流程

云上算法使用流程表2 云上算法使用流程流程子任务说明详细指导准备输入输出接入视频数据您在使用视频智能分析服务的算法服务前，需要先接入视频数据，才能用算法服务对接入的视频进行分析，获取结果。云上算法支持的接入视频数据来源有OBS、URL、Restful、VCN、IVM。新增视频源准备结果输出通道如果将结果输出到DIS或Webhook的话需要提前准备好作业分析结果的输出通道。如果要将结果输出到OBS，需要提前开通OBS服务。准备结果输出通道准备云上算法创建云上运行池华为自研云上算法不需要额外创建资源池。非华为自研算法需要自行购买资源池来部署算法。 - 购买算法包根据业务需求选择购买对应的云上算法包。购买算法包部署算法服务华为自研云上算法不需要手动部署。非华为自研算法需要手动部署后才可使用。部署算法服务创建分析作业创建作业创建作业需要指定一个已接入的视频源、一种已购买的算法服务，配置对应算法参数和作业执行计划，最后选择输出类型。创建作业查看分析结果查看作业状态作业创建成功后，观察作业的运行状态，待运行成功后，获取作业分析结果。查看作业状态获取作业结果您可以根据设置的输出数据类型，采用对应的方式获取作业分析结果。获取作业结果

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视频智能分析服务 VIAS-快速开始:边缘算法使用流程

边缘算法使用流程表1 边缘算法使用流程流程子任务说明详细指导准备边缘算法创建边缘运行池边缘运行池是一组处理服务作业的边缘节点。在创建服务作业前，要求先创建边缘运行池。创建边缘运行池购买算法包根据业务需求选择购买对应的边缘算法包。购买算法包部署算法服务使用边缘算法前需要将其部署到边缘资源池。部署算法服务准备输入输出接入视频数据您在使用视频智能分析服务的算法服务前，需要先接入视频数据，才能用算法服务对接入的视频进行分析，获取结果。边缘算法支持接入CAMERA、Restful、VCN三种视频数据来源。新增视频源准备结果输出通道将结果输出到DIS或Webhook，需要提前准备作业分析结果的输出通道。准备结果输出通道创建分析作业创建作业创建作业需要指定一个已接入的视频源、一种已购买的算法服务，配置对应算法参数和作业执行计划，最后选择输出类型。创建作业查看分析结果查看作业状态作业创建成功后，观察作业的运行状态，待运行成功后，获取作业分析结果。查看作业状态获取作业结果您可以根据设置的输出数据类型，采用对应的方式获取作业分析结果。获取作业结果

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视频智能分析服务 VIAS-视频智能分析服务概述

视频智能分析服务概述视频智能分析服务（VIAS），是提供AI智能分析、预警事件上报、边缘资源池纳管等多项能力的一体化平台，依托于华为云人工智能和大数据的技术优势，实现智慧园区、城市治理、智慧水务、智慧交通等场景的事件感知、分析和决策能力，助力业务闭环。具体包含了入侵检测、高密度人群、戴口罩检测、工服工帽检测、烟火检测、打架检测、共享单车检测等多种视频AI算法，为用户提供快捷高效的视频分析能力。您可以在视频智能分析服务的管理控制台中使用服务。首次进入时您需要同意授权，同意授权后进入总览页。图1 VIAS授权页面购买算法服务包后，单击“进入首页”，首页展示了视频智能分析服务包含的五个模块，如图2所示。本文档分别介绍了视频中心、算法中心、任务中心、事件中心、运维中心的功能及使用。图2 视频智能分析服务首页

视频智能分析服务 VIAS

视频智能分析服务 VIAS-部署算法服务:部署算法服务

部署算法服务华为自研的边缘算法、非华为自研的云上、边缘算法在使用前均需进行部署，当算法的部署状态为“运行中”时，才能下任务进行使用。进入“算法服务”，单击目标算法服务“操作”列的“部署”，进入“部署算法”页面。参考表1填写相关参数。表1 部署算法参数说明参数名称参数说明选择路数本次部署预计需要支持的最大路数。后台会自动申请、创建足够多的算法资源支撑作业的运行。资源池规格选择本次部署所使用的资源池。服务启动参数本次部署传入的参数信息，不同的算法服务启动参数不同，参数的功能请咨询算法开发者。当部署状态为“运行中”、“部署中”时，可单击“停止部署”进行停止部署。

视频智能分析服务 VIAS 算法中心

视频智能分析服务 VIAS-事件规则

事件规则事件规则，即展示事件的规则。在事件中心页面，事件列表上方单击“事件规则”。图1 事件列表进入“事件规则”页面，可开启人工审核或事件重复聚合。图2 事件规则人工审核。如果开启，所有的事件都不会通过订阅的方式推送给用户，只有通过审核之后才会推送，如果关闭，则默认将所有的事件推送给用户。事件重复聚合。开启事件重复聚合之后，需要设置事件聚合的时间（取值范围：1-1440）。即在这段时间产生的所有事件，都会聚合展示（将第一个事件作为主事件展示在事件列表里面，其余的事件作为从事件，展示在事件详情页），如果关闭此开关则将接下来所有的事件作为主事件展示在事件列表。单击“确认”。父主题：事件中心

视频智能分析服务 VIAS 事件中心

视频智能分析服务 VIAS-注册边缘节点并纳管:Step1 在边缘节点服务器上安装Docker

Step1 在边缘节点服务器上安装Docker 视频智能分析的算法作业是以容器应用的方式下发到边缘节点运行的，因此需要在边缘节点服务器上安装Docker并检查Docker状态。根据边缘节点服务器的操作系统，安装对应版本的Docker。Docker版本建议使用19.03.11及以上。Docker安装完成后，可以执行“docker -v”命令检查Docker是否安装正常，如果过回显如下则说明安装正常。 # docker -v Docker version 19.03.11, build 48a66213fee Docker安装完成后，请将Docker进程配置为开机启动，避免系统重启后Docker进程未启动引起的系统异常。

视频智能分析服务 VIAS

视频智能分析服务 VIAS-环境准备

环境准备在开始使用之前，需要先确保完成下列的环境准备工作。注册华为账号并开通华为云准备边缘节点服务器边缘节点服务器要求有一定的计算能力，推荐的服务器详细配置请参见服务器约束与推荐。此处以x86+GP Tnt004类型服务器，CentOS 7.x版的操作系统为例。准备RTSP流地址在使用视频智能分析服务前，需要先接入视频数据，才能用算法作业对接视频进行分析，获取结果。本文接入的视频数据以CAMERA为例，来自用户本地实时视频流。，提前准备好RTSP协议的URL地址，并确保正常可调用。网络准备使用边缘算法对网络的要求主要有以下方面：边缘节点服务器与华为云网络连通视频智能分析算法作业会从华为云下发到边缘节点运行，请确保边缘节点服务器与华为云之间网络连通并稳定。边缘节点服务器与用户自定义的流媒体服务器网络连通为确保分析作业能够稳定获取视频流，需要保证边缘节点服务器与用户自定义的流媒体服务器之间的网络连通，并且确保网络稳定及带宽足够。目前1路视频流的码流大约4Mbps，则10路视频流实时分析，需要保证40Mbps的网络带宽。无法保证带宽，会出现丢包，视频花屏的现象，影响服务分析的结果。边缘节点服务器与Webhook服务器网络连通输出结果传到Webhook服务器时，请确保边缘节点服务器与Webhook所在服务器之间网络连通并稳定。父主题：使用边缘入侵检测算法

视频智能分析服务 VIAS

视频智能分析服务 VIAS-场景说明:使用流程

使用流程表1 边缘算法使用流程流程说明详细指导环境准备在使用视频智能分析服务前，需要注册华为账号并开通华为云，准备边缘节点服务器、准备RTSP流地址、准备网络等。环境准备注册边缘节点并纳管视频智能分析服务的作业会通过智能边缘平台IEF下发到边缘节点服务器中运行。所以需要将边缘节点服务器注册并纳管到IEF。注册边缘节点并纳管注册终端设备视频智能分析服务的视频源需要通过IEF将视频流接入进服务器，所以需要将终端设备注册到IEF。在IEF上注册终端设备运行Webhook Service 作业的输出类型设置为Webhook时，在创建作业前需确保Webhook Service已运行成功。运行Webhook Service 创建边缘资源池边缘资源池是一组处理服务作业的边缘节点。在创建服务作业前，要求先创建边缘资源池。创建边缘资源池购买算法包并部署到边缘池边缘算法在使用前需进行部署，当算法的部署状态为“运行中”时，才能创建作业。购买算法包并部署算法服务新增视频源创建需要进行处理分析的视频源。创建分析作业前，要先新增视频源。新增视频源创建分析作业创建入侵检测算法作业，需要设置相应的算法参数、配置输入数据的来源和输出数据的类型。创建分析作业查看分析结果作业运行成功后，可以在设置的输出路径中查看作业分析结果。查看分析结果

视频智能分析服务 VIAS

视频智能分析服务 VIAS-创建边缘资源池:创建边缘资源池

创建边缘资源池登录视频智能分析服务，在运维中心页面左侧导航栏中选择“边缘资源池”。在“边缘资源池”页面，单击“创建边缘资源池”，参考表1配置相关参数。表1 创建边缘运行池参数说明字段是否必填类型示例参数说明资源池名称是 String edge-pool-001 只能由英文字母(a~z)、数字(0~9)、中划线(-)组成，长度范围为[4，32]。描述否 String - 输入长度范围为0到255个字符。边缘节点是 string edge-node-001 通过下拉框进行选择，来源于IEF平台纳管的边缘节点。配置完成后，单击“提交”。系统自动跳转至边缘资源池列表页面。可在“边缘资源池”页面查看创建的边缘资源池信息。

视频智能分析服务 VIAS 使用边缘入侵检测算法

视频智能分析服务 VIAS-场景说明:使用流程

使用流程图1 云上算法使用流程表1 云上算法使用流程流程说明详细指导购买算法根据业务需求选择购买使用不同的算法包，算法包包含了若干算法，创建作业前，要先购买算法包。购买算法包接入IVM视频表示直接从IVM拉取实时视频流推流地址获取视频数据。接入IVM视频数据开通DIS通道云上入侵检测算法作业的输出类型设置为DIS时，在创建作业前需确保DIS通道已开通成功。开通DIS通道新增视频源创建需要进行处理分析的视频源。创建作业前，要先创建视频源。新增视频源创建分析作业创建入侵检测算法作业，需要设置相应的算法参数、配置输入数据的来源和输出数据的类型。创建分析作业查看分析结果您可以根据设置的输出数据类型，采用对应的方式获取作业分析结果。查看分析结果

视频智能分析服务 VIAS 使用云上入侵检测算法

视频智能分析服务 VIAS-配置ROI

配置ROI ROI即Region of Interest，表示算法的检测区域。部分算法要求必须填入表示检测区域的JSON格式的字符串，例如：{"polygons":[{"data":[[84,389],[1840,349],[1824,526],[78,526]]}]}，其中[84,389]这类结构表示的是横纵坐标，{"data":[...]}表示由这些坐标点连线构成的一个图形，"polygons":[...]}表示复数个{"data":[...]}图形都为多边形区域。示例的整个字符串表示由这四个坐标点构成的多边形区域。同理{"lines":[{"data":[[238,481],[1309,481]]}]}表示由两个坐标点构成的线段。除了直接填入表示区域的字符串外还可直接通过手工绘制的方式配置ROI，平台将根据绘制的结果自动生成对应的表示区域的JSON格式字符串。配置ROI 绘画直线段时，单击，在图中画出期望的直线段。图1 绘画直线段绘画多边形时，单击，在图中画出期望的检测区域，最后一条线段不需要绘画，双击鼠标表示绘画多边形结束，区域将自动闭合。图2 绘画多边形绘画多边形区域时，线段不能交叉。可在图中绘画多个多边形区域。可以在绘制区域按钮中自定义名称和颜色。保存ROI模板绘制好需要的ROI之后，输入ROI名称，单击保存，将所绘的ROI保存到模板中。图3 保存ROI模板选择ROI模板单击选中需要的ROI模板，则可在当前任务中使用。图4 ROI模板除了在新建任务过程中可以增加ROI模板外，也可以单击视频源详情进行ROI模板的绘制。图5 ROI管理父主题：参考信息

视频智能分析服务 VIAS 参考信息

视频智能分析服务 VIAS-创建云上人流量统计作业:请求示例

请求示例人流量作业创建，使用输入源为video_source，输出为dis。 POST /v2/{project_id}/services/c-flowcount-cloud/tasks { "name" : "flowcount-task", "description" : "flowcount task test", "input" : { "type" : "video_source", "data" : [ { "video_source_id" : "xxxxxxx-xxxxxxx-xxxxxxx-xxxxx-xxxxxx" } ] }, "output" : { "dis" : { "stream_name" : "dis-test" } }, "service_version" : "3.0", "resource_order_id" : "840a5cf90d4a4bbaa71f251dfe8fe64e", "config" : { "common" : { "line_count_interval" : 2, "region_count_interval" : 2, "line_detection_sw" : 1, "region_detection_sw" : 1, "target_roi" : "{\"lines\":[{\"data\":[[560,680],[1185,506]],\"properties\":{\"side1_name\":\"Side1\",\"side2_name\":\"Side2\"}}],\"polygons\":[{\"data\":[[0,0],[0,1080],[1920,1080],[1920,0]]}]}", "heatmap_detection_sw" : 0, "heatmap_detection_interval" : 60, "heatmap_point_interval" : 4 } } } 人流量作业创建，使用输入源为obs，输出为dis。 POST /v2/{project_id}/services/c-flowcount-cloud/tasks { "name" : "flowcount-task", "description" : "flowcount task test", "input" : { "type" : "obs", "data" : [ { "bucket" : "obs_test_video", "path" : "test.mp4", "index" : 0 } ] }, "output" : { "dis" : { "stream_name" : "dis-test" } }, "service_version" : "3.0", "resource_order_id" : "840a5cf90d4a4bbaa71f251dfe8fe64e", "config" : { "common" : { "line_count_interval" : 2, "region_count_interval" : 2, "line_detection_sw" : 1, "region_detection_sw" : 1, "target_roi" : "{\"lines\":[{\"data\":[[560,680],[1185,506]],\"properties\":{\"side1_name\":\"Side1\",\"side2_name\":\"Side2\"}}],\"polygons\":[{\"data\":[[0,0],[0,1080],[1920,1080],[1920,0]]}]}", "heatmap_detection_sw" : 0, "heatmap_detection_interval" : 60, "heatmap_point_interval" : 4 } } } 人流量作业创建，使用输入源为url，输出为dis。 POST /v2/{project_id}/services/c-flowcount-cloud/tasks { "name" : "flowcount-task", "description" : "flowcount task test", "input" : { "type" : "url", "data" : [ { "url" : "https://obs_test/test.mp4", "index" : 0 } ] }, "output" : { "dis" : { "stream_name" : "dis-test" } }, "service_version" : "3.0", "resource_order_id" : "840a5cf90d4a4bbaa71f251dfe8fe64e", "config" : { "common" : { "line_count_interval" : 2, "region_count_interval" : 2, "line_detection_sw" : 1, "region_detection_sw" : 1, "target_roi" : "{\"lines\":[{\"data\":[[560,680],[1185,506]],\"properties\":{\"side1_name\":\"Side1\",\"side2_name\":\"Side2\"}}],\"polygons\":[{\"data\":[[0,0],[0,1080],[1920,1080],[1920,0]]}]}", "heatmap_detection_sw" : 0, "heatmap_detection_interval" : 60, "heatmap_point_interval" : 4 } } }

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