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在开始使用之前，需要先确保完成下列的环境准备工作。 注册华为账号并开通华为云 准备边缘节点服务器 边缘节点服务器要求有一定的计算能力，推荐的服务器详细配置请参见服务器约束与推荐。此处以x86+GP Tnt004类型服务器，CentOS 7.x版的操作系统为例。 准备RTSP流地址 在使用视频智能
481]]}]}表示由两个坐标点构成的线段。 除了直接填入表示区域的字符串外还可直接通过手工绘制的方式配置ROI，平台将根据绘制的结果自动生成对应的表示区域的JSON格式字符串。 配置ROI 绘画直线段时，单击，在图中画出期望的直线段。 图1 绘画直线段 绘画多边形时，单击，在图中画
否 BatchTaskInputDto object 任务的输入配置 output 否 TaskOutput object 任务的输出配置 config 否 TaskServiceConfig object 任务配置参数 is_saved_as_template 否 Boolean
删除批量配置任务 功能介绍 删除批量配置 调用方法 请参见如何调用API。 URI DELETE /v2/{project_id}/batch-tasks/{id} 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id 是 String 用户项目ID，获取方法参见获取项目ID和名称
启动/停止批量配置任务 功能介绍 启动/停止批量配置任务 调用方法 请参见如何调用API。 URI PUT /v2/{project_id}/batch-tasks/{id}/action/{command} 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id 是
在边缘节点服务器上安装GP驱动 在视频智能分析的算法分析场景中，需要使用边缘节点服务器上的GP能力，所以要提前在边缘节点服务器上安装GP驱动，缺少GP驱动会导致算法下发失败。 x86+GP Tnt004类型的服务器，需要在服务器上安装Tnt004显卡驱动，请下载并安装推荐的Tnt004驱动版本。
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。 使用ifconfig命令在Linux服务器上查询服务器IP地址。 修改示例脚本第18行，填入服务器IP地址。 图1 示例脚本 import json
错误参数列举 reason String 错误原因 advice String 建议 请求示例 获取批量配置任务列表，展示批量配置名称，视频源分组，算法服务名称，配置类型，配置任务数量，创建时间，配置下任务状态。 https://xxx/v2/xxx/batch-tasks?page_num=1&page_size=10
若当前服务器D310芯片驱动非c82版本时，需重新安装c82版本驱动。 查看D310芯片驱动的命令为：npu-smi info 安装c82版本驱动的命令为：./A300-3000-npu-driver_5.1.rc2_linux-aarch64.run --full 若安装时提示
是 TaskInput object 任务的输入配置，必填 output 是 TaskOutput object 作业的输出配置，至少需要配置一项输出方式 config 否 TaskServiceConfig object 任务配置参数 is_saved_as_template 否
问用户提供的服务器地址，获取response并解析得到视频源的流地址，进而接入视频源进行分析。使用RESTful接入前，如果是云上模式，必须保证云上的RESTful的地址需要华为云的服务器可以访问；如果是边缘模式，则边缘的RESTful的地址需要用户自己的边缘服务器能访问。 假如
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。 REST接口的URL地址。 准备RESTful视频源地址。 VCN 表示从视频云（Video Cloud Node，简称VCN）中读取视频数据。 VCN服务器的IP地址 端口号 用户名
用批量配置的功能。 前提条件 已经购买算法服务。 已经在视频中心创建了视频源分组。 操作步骤 进入“任务中心”，在“批量任务”页面单击“ 新增批量配置”。 填写批量配置参数，参考创建任务中下发单个任务的场景进行配置。 配置完成后，单击“确认创建”，系统自动跳转到“批量配置”界面，可以查看当前批量的状态和基本信息。
置作业参数。 选完算法服务及功能版本后会弹出该算法对应的ROI配置以及公共参数设置。 配置ROI：配置ROI请参考配置ROI。 公共参数：参考表1填写云上入侵算法的作业参数 表1 作业参数说明 作业参数 参数说明 配置示例 作业名称 自定义作业名称。 只能由中文、英文字母(a~z
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。 使用ifconfig命令在Linux服务器上查询服务器IP地址。 修改脚本第18行，填入Linux服务器IP地址。 图1 示例脚本post.py import
购买算法包并部署到边缘池 边缘算法在使用前需进行部署，当算法的部署状态为“运行中”时，才能创建作业。 购买算法包并部署算法服务 新增视频源 创建需要进行处理分析的视频源。创建分析作业前，要先新增视频源。 新增视频源 创建分析作业 创建入侵检测算法作业，需要设置相应的算法参数、配置输入数据的来源和输出数据的类型。
object 批量任务输入 output 是 TaskOutput object 作业的输出配置，至少需要配置一项输出方式 config 否 TaskServiceConfig object 任务配置参数 service_name 是 String 算法api标识，需要满足正则：^[\
部署算法 功能介绍 部署算法 调用方法 请参见如何调用API。 URI POST /v2/{project_id}/algorithm/{alg_id}/deploy 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id 是 String 用户项目ID，获取方法参见获取项目ID和名称
订阅事件 通过订阅事件，用户可以在本地创建socket服务器接收事件消息，目前仅边缘推理模式支持事件订阅，云上推理不支持。 订阅列表展示所有的订阅者信息，包括订阅者名称，订阅时视频源数量，订阅事件数（成功发送并响应），创建时间，描述等信息。支持新建订阅，名称查询，删除，修改等操作。
Tnt004类型服务器，推荐使用：RH2288V5或Atlas G5500。服务器操作系统推荐使用CentOS 7.x版本。使用Tnt004类型服务器请下载推荐的Tnt004驱动版本。 表2 推荐的服务器类型 服务器型号 描述 NPU/GP Atlas800 AI服务器-型号3000
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