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Studio中编写和调试技能代码。 多模态AI技能 技能市场预置丰富的AI技能，支持部署算法到端侧设备，覆盖商超、家庭、园区等多种商用场景。 专业版HiLens 专业版HiLens控制台对接高性能的开发与推理框架ModelBox，提供云上管理平台、丰富的技能市场和开发者工具与插件，支持纳管多种设
ModelArts训练模型 华为HiLens支持在ModelArts训练自己的算法模型，然后导入华为HiLens使用，训练模型可参见《ModelArts文档》。如果要使用ModelArts的预置算法，当前华为HiLens平台仅支持转换如下预置算法： yolov3_resnet18（检测物体类别和位置）
针对业务开发者，华为HiLens提供了导入（转换）模型功能和开发技能的功能，您可以自行开发模型并导入华为HiLens，根据业务诉求编写逻辑代码，然后基于您自定义的算法模型和逻辑代码新建技能。 本章节提供了一个人脸检测技能的样例，介绍从模型导入到查看技能效果，新建一个全新技能的全流程，帮助您快速熟悉华为HiLens技能开发的使用过程。
人脸检测技能 面向智慧商超的人脸采集技能。本技能使用多个深度学习算法，实时分析视频流，自动抓取画面中的清晰人脸上传至您的后台系统，用于后续实现其他业务。 商用 多区域客流分析技能 面向智慧商超的客流统计技能。本技能使用深度学习算法，实时分析视频流，自动统计固定时间间隔的客流信息。 车牌识别技能
ModelArts是面向AI开发者的一站式开发平台，核心功能是模型训练。华为HiLens偏AI应用开发，并实现端云协同推理和管理。 您可以使用ModelArts训练算法模型，然后在ModelArts或者华为HiLens中转换成华为HiLens支持的“om”格式后，在华为HiLens平台上导入模型并新建技能
本章节介绍使用可训练技能模板在ModelArts Pro控制台开发技能。使用可训练技能模板开发技能，无需代码，只需自主上传训练数据，快速训练高精度算法模型，并且一键部署至设备。 技能开发说明 如图1所示，根据不同芯片类型，技能分为两种类型，分别为可应用于HiLens Kit设备的技能和可
用，一般由模型和逻辑代码组成。其中，逻辑代码是技能的框架，负责控制技能的运行，包括数据读入、模型导入、模型推理、结果输出等；模型是人工智能算法经由大数据训练而成，负责技能运行中关键场景的推理。 华为HiLens的技能市场提供了丰富的技能供用户选择。 按应用场景划分，技能可应用于：
评估模型 训练得到模型之后，整个开发过程还不算结束，需要对模型进行评估和考察。一次性很难获得一个满意的模型，需要反复的调整算法参数、数据，不断评估训练生成的模型。 一些常用的指标，如精准率、召回率、F1值等，能帮助您有效的评估，最终获得一个满意的模型。 前提条件 已在华为HiLe
订购华为RPA-WeAutomate工具 华为RPA-WeAutomate工具结合OCR、NLP等深度学习AI算法，通过模拟并增强人与计算机的交互过程，实现工作流程自动化。快速构建企业级智能自动化平台，一站式获取RPA+AI+小程序能力，助力客户打通数字化转型最后一公里。 华为R
使用技能模板 本章节介绍使用基础技能模板新建技能的操作步骤。使用基础技能模板新建技能，可以使用基础技能模板中的默认值，包含逻辑代码或算法模型等，只需填写基本信息即可完成一个技能的创建。 前提条件 保证华为云账号不欠费。在华为HiLens控制台开发技能时，会占用OBS资源，需要收取一定费用，收费规则请参见对象存储服务
难例过滤器的类型，取值分别对应“CrossEntropyFilter”、“IBT”和“CSF”三种算法，详情请见难例上传介绍及说明。 取“CrossEntropyFilter”算法的时候thresholdOne为算法“CrossEntropyFilter”的参数“threshold_cross_e
是 int 难例过滤器的类型。目前取值支持0，1，2，分别对应难例发现算法“CrossEntropyFilter”、“IBT”和“CSF”，详情请见难例上传介绍及说明。 取0的时候threshold_one为算法“CrossEntropyFilter”的参数“threshold_c
镜像类型：支持镜像类型为“ModelBox镜像”和“普通镜像”。 镜像路径：单击“选择SWR地址”，选择容器镜像在OBS的存储路径。 RootKey 使用ModelBox开发框架的加密工具ModelBox Tool加密模型后，可获取Root Key。 模型密钥 使用ModelBox开发框架的加密工具ModelBox
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
ModelArts自动学习功能训练生成的模型，暂时不支持用于HiLens平台。 线下开发 线下开发指您在本地使用自己熟悉的算法模型开发工具，开发算法模型。 当前仅支持TensorFlow和Caffe引擎开发的算法模型，且您开发的模型需保存为“.pb”或“.caffemodel”格式。然后再使用导入（转换）模
dataset_name 要上传到的数据集名称。 dataset_path 要上传的路径，对应的是数据集的url。 model_algorithm 模型的算法类别，一般为分类或检测。 model_id 模型ID。 model_name 模型名称。可在上传的时候区分不同模型的数据。 setting_config
镜像类型：支持镜像类型为“ModelBox镜像”和“普通镜像”。 镜像路径：单击“选择SWR地址”，选择容器镜像在OBS的存储路径。 RootKey 使用ModelBox开发框架的加密工具ModelBox Tool加密模型后，可获取Root Key。 模型密钥 使用ModelBox开发框架的加密工具ModelBox
hilens.HardSample(0.5,0.5,1) # 1,2为检测模型使用的算法 #hard_sample = hilens.HardSample(0.5,0.5,0) # 0为分类模型使用的算法 hard_sample_flag = False # 是否存在难例上传配置
智能边缘系统注册设备 使用SSH注册设备 组网配置 管理设备 管理设备上的技能 查看设备信息 升级固件版本 配置摄像头 控制台开发技能 新建技能 管理算法模型 部署和调试技能 开发环境HiLens Studio HiLens Studio简介 新建技能项目 导入/转换模型 编写逻辑代码 技能市场
&bboxList, DetectionFilterType type); 表1 参数说明1 参数名 说明 inferResult[] float数组，分类算法得到的各类别置信度。 size 输入大小。 表2 参数说明2 参数名 说明 bboxList std::vector<Bbox>，BBox结构体定义如下。
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