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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，部署前需要在运维中心创建资源池。 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。 父主题： 使用边缘入侵检测算法
的1日至31日。 最小值：1 最大值：31 periods 否 Array<Array<>> 时间段模式配置，指定周计划或者月计划中具体每天作业的执行时间段，至少需指定一个时间段。 表5 TaskInput 参数 是否必选 参数类型 描述 type 是 String 作业的输入类
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Integer 恢复中作业数量 starting Integer 启动中作业数量 upgrading Integer 升级中作业数量 create_failed Integer 创建失败作业数量 start_failed Integer 启动失败作业数量 running Integer 运行中作业数量
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strings 支持的输出类型，列表元素取值为“OBS”、“DIS”或者“Webhook” service_config String 服务启动参数 task_config String 作业配置参数 表6 AcceleratorsDto 参数 参数类型 描述 type String
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视频中心支持接入的视频数据类型如下表所示。 表2 云上和边缘算法支持接入的视频数据来源 算法类型 输入视频数据来源 说明 待准备的信息 操作参考 边缘算法 CAMERA 表示从指定的边缘摄像头中读取视频数据。 注册边缘节点并纳管 创建边缘摄像头 具体的操作步骤请参见IEF服务配置。 RESTful 表示从用户自定义的流媒体服务器中读取视频数据。
配置完成后，单击“下一步”进入配置作业模式界面，可对作业任务的执行计划进行设置。 表3 作业模式基本参数填写说明 作业参数 参数说明 一直执行 作业立即启动并持续运行。 周期执行 当勾选了周期执行的选项后，通过可视化的图表操作可选择作业每周执行的时间段，周期执行的最小时间段单位为15分钟。 配
视频智能分析服务作业的结果输出类型选择为Webhook时，在创建作业前，需确保Webhook Service已运行成功。 下面以一个简单的python脚本作为示例，展示如何启动Webhook Service并保存接收的数据。 准备一台本地的Linux服务器，确保Linux服务器和边缘节点服务器网络通畅，并已安装python环境。
择。 分组描述 填写分组描述，选填。 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。
行人流量进行统计，为超市、小区制定管理策略。 图3 人流统计1 图4 人流统计2 离岗检测 基于关键岗位检测算法，可以检测指定岗位区域的人员在岗情况，当指定区域内人员离岗超过设定时间时，触发报警。 图5 离岗检测1 图6 离岗检测2 消防通道占用检测 通过消防通道占用算法，检测消
视频车辆 输出JSON数据流到DIS指定的通道或者Webhook URL，包括告警结构化数据和图片数据。 JSON结果示例： { "event_type": 75008, "task_id": "a066974ae 7334649a37257242c5fa4c3", "stream_id":
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