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视频源已运行算法作业数量 num_service_config_templates Integer 视频源算法服务配置模板数量 type_config String 视频源配置信息xml url形式： [/topic/body/section/table/tgroup/tbody/row/entry/p/br
我的算法服务”中可看到已购算法包包含的算法清单。 部署算法服务 进入“我的算法服务”，单击目标算法服务“操作”列的“部署”，进入“部署算法”页面。 参考表1填写相关参数。 表1 部署算法参数说明 参数名称 参数说明 路数 本次部署预计需要支持的最大路数。后台会自动申请、创建足够多的算法资源支撑作业的运行。
视频源数量 group_status GroupStatusDto object 视频源状态 num_batch_task Integer 已配置批量作业数量 表4 GroupStatusDto 参数 参数类型 描述 num_online Integer 在线视频源数量 num_exception
系统中所有的视频源分组，只能由小写英文字母(a~z)、数字(0~9)、中划线(-)、下划线(_)组成，长度范围为[4, 36] type_config 是 String 视频源配置信息xml url形式： <type>URL</type> <config> <URL_ADDRESS></URL_ADDRESS> </config>
表示检测到的车辆行驶方向 0: 从上往下行驶，看到车头 1: 从下往上行驶，看到车尾 detection_id String 上报车辆的uuid。用户可以配置多条接近线和离开线，当车辆过线时发送告警，该ID用来表示多次次告警或者目标是否是同一个。集成方可以在一定程度上使用该字段对事件或者检测目标
接入方式 create_at Long 创建时间 modify_at Long 最后一次修改时间 num_batch_task Integer 已配置批量作业数量 type String 分组中视频源类型 表6 GroupStatusDto 参数 参数类型 描述 num_online Integer
page 否 Integer 偏移量 sort_dir 否 String 展示服务任务时的排序规则 batch_id 否 String 批量配置ID，需要满足正则表达式^[a-z0-9-_]{4,36}$ video_group_id 否 String 视频分组ID（多个ID英文逗号分隔拼接）
DeploymentConstraintsDto object 模型部署约束 company String 厂商名称 tags Array of strings 应用场景标签 deploy_type String 部署类型，取值为“cloud”或者“edge” alg_class String
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 若安装时提示缺少用户，则添加一个用户；安装完驱动之后
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
表1 算法服务对摄像机的约束要求 描述 限制 摄像头安装高度和角度 摄像头安装高度3~5米。 摄像头安装俯仰角10~40度。 光照强度和方向 夜间或室内昏暗环境，需要有充足光照条件，待识别目标在画面中清晰可见。 避免强光直射现象。 安装完成后，摄像机的镜头不要受到强光（例如阳光、路灯等）的直射。
算法中心 部署算法 停止算法部署 获取服务详情 我的算法服务列表 父主题： 平台API
算法中心 智能视频分析服务支持使用者查看算法服务包列表，购买商用算法包，购买后可查看、部署算法包中的算法服务。 购买算法包 部署算法服务
何启动Webhook 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
视频智能分析服务通过对泛园区场景的多源、多模态数据进行采集和接入，基于灵活的云上或边缘部署架构，提供面向人、车、物以及事件的多维度感知、认知和决策能力，同时满足不同领域的客户需求。 图1 方案架构图 产品优势 部署形态灵活可选，除云上智能分析外，同步支持算法边缘节点部署，有效降低带宽成本。边缘与云上智能算法版本同步升级、按需收费。
使用边缘入侵检测算法 场景说明 环境准备 注册边缘节点并纳管 在IEF上注册终端设备 运行Webhook Service 创建边缘资源池 购买算法包并部署算法服务 新增视频源 创建分析作业 查看分析结果
何启动Webhook 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
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