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高点超速检测 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": 75012, "task_id": "a066974ae7334649a37257242c5fa4c3", "stream_id":
工服工帽检测 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： { "stream_id": "001", "event_type":589824, "task_id":"d92a3d
城管事件-占道经营检测 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。 占道经营、出店经营JSON结果示例： { "stream_id": "001", "event_type": 1114112,
戴口罩检测 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： { "stream_id": "aec5857c-222f-4aa9-be39-23654e118886", "event_type":1048576
城管事件-乱堆物料检测 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。 乱堆物料JSON结果示例： { "stream_id": "001", "event_type": 2228224, "task_id":
共享单车检测 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： { "stream_id": "001", "event_type":655360, "task_id":"a9c003
个体事件行为检测 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。 结果示例： { "event_type": 720896, "task_id": "de6f35a7cd904830b2ca544e4613febe"
事件列表展示了上报的告警事件，可以查看主事件的视频源，告警事件的时间，事件聚合数，告警画面等。提供了展示事件，查找事件，删除事件，审核事件以及配置事件规则等功能。 事件详情 在事件中心模块的“事件列表”页面可查看所有事件的视频源名称、告警事件时间、事件聚合数、告警画面，审核状态等这些
城市垃圾桶满溢检测 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":1703936, "task_id":"taskef838190", "stream_id":
垃圾桶异常检测 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":1507328, "task_id":"8656efdafebf440bb7008f174db6c567"
船只入侵检测 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":33882113, "timestamp":1581753322, "stream_id":"0
逆行检测 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": 75009, "task_id": "a066974ae7334649a37257242c5fa4c3", "stream_id":
打架检测 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。 结果示例： { "task_id": "a29dfa1bfcdd4a62b3f6048fe6965e8b", "stream_id": "aec5857c
电子围栏1 图2 电子围栏2 人流统计 通过人流量统计算法，可以对摄像头的画面进行人数统计和热度统计。支持自定义过线、区域、热力图检测周期可配置，可以对关键区域的行人流量进行统计，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
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
创建边缘资源池 边缘资源池本质上是一组边缘节点。将边缘算法部署在边缘资源池上后，可使用部署的算法对边缘摄像头进行作业分析。在下发边缘算法作业前，要求先创建边缘运行池并部署边缘算法。 前提条件 在创建边缘运行池之前，必须先在智能边缘平台IEF上添加边缘节点并纳管成功（边缘节点状态处于运行中）。具体请参考注册边缘节点。
个体动作检测 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。 结果示例： { "stream_id": "001", "event_type": 851968, "task_id":"6c4f45a2b
烟火检测 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": 393216, "task_id": "2f268b9472a544e991eae3c5c3534f5b"
异常停车 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结果包括车辆异常停车告警以及事件消失告警。其中，事件消失告警会在已告警的车辆驶离后，触发告警。 异常停车告警json示例 { "event_type": 74240
ce_finished”、“service_concerning”或者“not_deployed” deploy_type String 部署类型，取值为“cloud”或者“edge” alg_class String 算法类别，取值为“self”或者“partner” request_mode
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