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构造一个用于输出的显示器 显示器类，用来构造一个显示器，将视频（图片帧）输出到显示器类。 接口调用 hilens.Display(type, path=None) 参数说明 表1 参数说明 参数名称 是否必选 参数类型 参数描述 type 是 枚举类型，可选hilens.HDMI、hilens
参数 参数类型 描述 key String 配置项的名称，以英文字母或中划线开头，由英文字母、数字、点号、中划线和下划线组成，长度1到63个字符。 name String 配置项的属性名，以英文小写字母开头，由中文字符，英文字母，数字，下划线和中划线组成，不能以中划线结尾，长度4-64位。
参数 参数类型 描述 key String 配置项的名称，以英文字母或中划线开头，由英文字母、数字、点号、中划线和下划线组成，长度1到63个字符。 name String 配置项的属性名，以英文小写字母开头，由中文字符，英文字母，数字，下划线和中划线组成，不能以中划线结尾，长度4-64位。
(image-box-thresholds) 原理：box_threshold框阈值用于计算图片难例系数，推理结果的置信度得分小于阈值的数量占总输出推理框的百分比；img_threshold图阈值用于判断该图片是否是难例。 输入： prediction boxes list,，例如[bbox1
(image-box-thresholds) 原理：box_threshold框阈值用于计算图片难例系数，推理结果的置信度得分小于阈值的数量占总输出推理框的百分比；img_threshold图阈值用于判断该图片是否是难例。 输入： prediction boxes list,，例如[bbox1
模型存在动态shape输入时必须提供。例如“input_name1:?,h,w,c”，该参数必填，其中“?”为batch数，表示1次处理的图片数量，需要根据实际情况填写，用于将动态shape的原始模型转换为固定shape的离线模型。 如果存在多个输入，请以分号（;）隔开。 “pb
表1 摄像头配置 参数 参数说明 摄像头名称 摄像头的名称，用于标识区分。用户自定义。 输入不能为空，输入值以英文小写字母开头，由中文字符，英文字母，数字，下划线和中划线组成，不能以中划线结尾，长度为4-64个字符。 用户名 登录IP摄像头时的用户名。从摄像头说明书中获取。 输入
HiLens Studio 中正在运行的技能开发项目使用的是之前的认证信息，导致在“我的凭证>访问密钥”添加新的AK/SK后，IAM依旧识别之前的AK/SK，无法解析新添加的AK/SK。在进入HiLens Studio页面时报如下错误。 图1 IAM报错 解决方法 在“我的凭证
构造用于输出的显示器 构造显示器，用来将图片显示到显示器或是输出到视频流。如果创建失败则抛出一个CreateError，开发者可以查看技能日志或输出来定位错误原因。 如果是H264_FILE类型的，需要注意，生成的文件仅是h264编码的裸视频流，不含帧率等信息，而且HiLens
参数类型 描述 key 是 String 配置项的名称，以英文字母或中划线开头，由英文字母、数字、点号、中划线和下划线组成，长度1到63个字符。 name 是 String 配置项的属性名，以英文小写字母开头，由中文字符，英文字母，数字，下划线和中划线组成，不能以中划线结尾，长度4-64位。
多区域客流分析技能：面向智慧商超的客流统计技能。 车牌识别技能：面向智慧商超的车牌判断技能。 安全帽检测技能：面向智慧园区的安全帽检测技能。 人脸客流统计技能：面向智慧门店的人脸抓拍和客流统计技能。 车型车标技能：面向智慧门店的汽车类型与品牌识别技能。 父主题： 预置商用技能
参数 参数类型 描述 key String 配置项的名称，以英文字母或中划线开头，由英文字母、数字、点号、中划线和下划线组成，长度1到63个字符。 name String 配置项的属性名，以英文小写字母开头，由中文字符，英文字母，数字，下划线和中划线组成，不能以中划线结尾，长度4-64位。
如果不通过HDMI输出和查看技能结果，是否有其他方式获取技能输出结果？ 解决方法 可以通过HiLens Framework中的RTMP接口构造一个显示器，将视频（图片帧）输出到显示器类，详情请见构造一个用于输出的显示器。 RTMP输出接口的使用方式与HDMI类似，如果您之前代码里面使用的是HDMI输出，
产品优势 端云协同，高性价比 设备端实时推理进行初次筛选，云上二次精确识别，平衡低时延与高精度。 云侧在线部署和更新端侧算法和运行参数，快速迭代与提升端侧精度。 端侧对采集的数据进行本地分析，大大减少上云数据流量，节约存储与带宽成本，部分场景中解决网络不稳问题。 纳管多种设备，管理统一
”为batch数，表示1次处理的图片数量，需要根据实际情况填写，用于将动态shape的原始模型转换为固定shape的离线模型。 如果存在多个输入，请以分号（;）隔开。 out_nodes 转换输出节点，即指定输出节点,例如“node_name1:0;node_name1:1;node_name2:
将就近几秒的视频流上传到云侧，调用云上的疲劳检测算法，再次进行二次精确识别，判断为疲劳检测后则输出结果到车联网业务系统进行业务处理。 方案价值： 端云协同：一次联网部署技能，端侧实时检测，云端二次精准识别，不间断离线推理，快速响应、延迟小、对网络环境依赖低；平台提供统一管理接口。
预处理模块 构造图像预处理器 改变图片尺寸 裁剪图片 转换图片颜色格式 示例-预处理
预处理 预处理模块简介 构造图像预处理器 改变图片尺寸 裁剪图片 转换图片颜色格式
难例上传模块 难例上传介绍及说明 初始化难例上传模块 检测算法中的难例图片判断 分类算法中的难例图片判断 难例图片上传 获取难例配置 更新难例配置 示例-难例上传
”为batch数，表示1次处理的图片数量，需要根据实际情况填写，用于将动态shape的原始模型转换为固定shape的离线模型。 如果存在多个输入，请以分号（;）隔开。 转换输出节点 指定输出节点,例如“node_name1:0;node_name1:1;node_name2:0”，其中“node_nam
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