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车牌识别技能 技能描述 面向智慧商超的车牌技能。本技能使用多个深度学习算法，实时分析视频流，自动抓取画面中的车牌，结果自动上传至您的后台系统，用于后续实现其他业务。 本技能支持： 显示外接IPC摄像头中捕捉到的画面中出现的车牌信息。 画面中同时出现多个车牌的情况下只支持一个车牌的显示及结果上传。
节约成本：减少数据上云，降低更换设备成本。 极简构架：平台进行AI应用封装，简化部署，加速应用对接。 技能按需部署：按场景灵活部署，闸机、工地采用不同技能，提升整体识别率，技能可实时部署、更新、卸载等管理。 支持第三方自研算法：支持算法开发者自行开发、迭代更新算法，并根据场景在线调整算法参数。 开发者场景（如AI教育）
本章节介绍使用可训练技能模板新建技能。使用可训练技能模板新建技能，可自主上传数据训练模型，并快速创建技能，一键部署至端侧设备。 使用可训练技能模板新建技能，仅支持训练模型提高模型精度，暂不支持修改技能的逻辑代码。如果您希望自行修改技能的逻辑代码，可以选择开发基础技能，详情请见控制台开发技能。 前提条件 保证华为
Pro控制台提供可训练技能工作流，使用可训练技能模板在ModelArts Pro控制台自主上传数据训练模型，无需代码，即可快速提高模型精度，创建技能，并且一键部署至设备。 使用可训练技能模板新建技能，仅支持训练模型提高模型精度，暂不支持修改技能模板的逻辑代码。如果您希望自行修改技能的逻辑代码，可以选择在华为Hi
、“背光”现象，即通过减弱侧面光照来改善光照条件。补光则可以通过增加额外光源的方式改善光照条件，提高人脸图像的采集效果；主要通过普通射灯、白炽灯等在不影响装修、路人视觉效果的情况下提高人脸的光照度，消除“阴阳脸”。 安装补光灯时需要注意以下几点条件： 避免补光不均匀。 考虑不同时段设置光照。
、“背光”现象，即通过减弱侧面光照来改善光照条件。补光则可以通过增加额外光源的方式改善光照条件，提高人脸图像的采集效果；主要通过普通射灯、白炽灯等在不影响装修、路人视觉效果的情况下提高人脸的光照度，消除“阴阳脸”。 周围环境要求 镜头前方不要有遮挡的障碍物，容易挡住人脸，造成漏检。
、“背光”现象，即通过减弱侧面光照来改善光照条件。补光则可以通过增加额外光源的方式改善光照条件，提高人脸图像的采集效果；主要通过普通射灯、白炽灯等在不影响装修、路人视觉效果的情况下提高人脸的光照度，消除“阴阳脸”。 周围环境要求 镜头前方不要有遮挡的障碍物，容易挡住人脸，造成漏检。
输出。 商用 2020年12月 序号 功能名称 功能描述 阶段 1 支持开发可训练技能 使用可训练技能模板开发技能，可无代码上传训练数据，提高模型精度，开发出契合行业场景的技能。 商用 2 支持HiLens Studio专业版按需套餐包计费 HiLens Studio专业版针对计
介。 表1 用户介绍 用户角色 典型用户 用户场景 使用流程 AI应用使用者 AI软件集成方 硬件厂商 AI部署人员 AI运维人员 家庭：提高家庭安防。 商超：统计客流量等。 园区：检测车辆属性和车牌等。 工地：检测工人是否佩戴安全帽等。 参见： 设备部署技能流程 AI应用开发者
景的使用流程请参见使用流程简介。 表1 用户介绍 用户角色 典型用户 用户场景 使用流程 普通用户 家庭成员 商超老板 工地负责人 家庭：提高家庭安防。 商超：统计客流量等。 园区：检测车辆属性和车牌等。 工地：检测工人是否佩戴安全帽等。 参见普通用户使用技能 开发者 从事AI开发的技术人员
或补光来优化现场的光照条件。强光抑制可以改善“背光”现象，即通过减弱侧面光照来改善光照条件。补光则可以通过增加额外光源的方式改善光照条件，提高图像的采集效果。 周围环境要求 镜头前方不要有遮挡的障碍物，避免漏检。 不要将摄像头架在房子遮阴的挡板下，会造成光照过暗，人形和安全帽模糊。
S和SWR服务，华为HiLens与相关服务的关系请参见与其它服务的关系。 普通用户使用技能 普通用户是指使用HiLens Kit设备，希望提高家庭、商超、园区或工地等场景下的智能监控能力的用户。 图1 普通用户使用流程 表1 普通用户使用流程说明 主任务 说明 详细指导 购买HiLens
车型车标技能 技能描述 面向智慧门店的汽车类型与品牌识别技能。本技能使用多个深度学习算法，实时分析视频流，对门店入口处的车辆进行抓拍，识别该车的品牌和类型（轿车/SUV等）并将识别结果上传至您的后台系统。 摄像头部署建议请参见摄像头部署。 技能配置项请参见运行时配置参数。 技能接口设计请参见技能结果上传接口。
手势识别技能开发（ModelArts+华为HiLens） ModelArts是面向AI开发者的一站式开发平台，您可以使用ModelArts开发一个用于华为HiLens平台的算法模型，然后基于您自定义的算法模型和逻辑代码新建技能。 本章节提供了一个手势识别技能的样例，介绍从模型训练
示例-模型管理 模型管理示例如下： #! /usr/bin/python3.7 import hilens import numpy as np def run(): # 构造摄像头 cap = hilens.VideoCapture() # 获取一帧画面
准备数据 在使用安全帽检测技能模板开发技能之前，您需要提前准备用于模型训练的数据，上传至OBS服务中。 数据集要求 文件名规范，不能有中文，不能有+、空格、制表符。 保证图片质量：不能有损坏的图片；目前支持的格式包括jpg、jpeg、bmp、png。 为了保证模型的预测准确度，训练样本跟真实使用场景尽量相似。
开发者开发可训练技能 华为HiLens提供可训练技能模板，通过工作流指引支持自主上传数据集，零代码构建安全帽检测技能，并一键下发到端侧设备HiLens Kit；针对难例数据，可快速迭代更新技能，提升精度。 本章节介绍如何使用HiLens安全帽检测工作流零代码开发技能，通过上传训练
导入/转换ModelArts开发模型 技能可以抽象地理解为算法模型+逻辑代码。算法模型负责关键的AI推理，逻辑代码负责处理模型推理的结果。因此在HiLens Studio开发技能时，需要将模型导入HiLens Studio。 本章节介绍如何将在ModelArts开发的模型导入HiLens
导入/转换本地开发模型 技能可以抽象地理解为算法模型+逻辑代码。算法模型负责关键的AI推理，逻辑代码负责处理模型推理的结果。因此在HiLens Studio开发技能时，需要将模型导入HiLens Studio。 本章节介绍如何将本地开发的模型导入HiLens Studio，以及针
导入（转换）模型 技能可以抽象地理解为算法模型+逻辑代码。算法模型负责关键的AI推理，逻辑代码负责处理模型推理的结果。因此在开发技能前，需要将模型导入华为HiLens。 模型要求 导入的模型可为“.om”格式、“.pb”格式或“.caffemodel”格式，其中“.om”格式的模型才可以在HiLens
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