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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
longitude 否 String 视频源的地理位置信息，经度，-180.00000~180.00000 type_config 是 String 视频源配置信息xml url形式： <type>URL</type> <config> <URL_ADDRESS></URL_ADDRESS> </config>
400 VIAS.00010018 The video source configuration is invalid. 视频源配置参数无效。 请检查配置参数是否合法。 400 VIAS.00010019 The project ID is invalid. 项目ID无效。 检查项目id是否正确。
新增视频源 创建需要进行处理分析的视频源。创建作业前，要先创建视频源。 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。 创建分析作业 查看分析结果 您可以根据设置的输出数据类型，采用对应的方式获取作业分析结果。 查看分析结果
annel_id能够唯一标识该视频源，url为真实的视频源流地址。 按照实际需求修改host和data后，启动脚本后，可以正常访问host配置的url，得到预期的返回结构体； 在视频源创建时，URL填写rest请求的服务端地址，rtsp地址相对位置根据response的数据结构填
作识别。算法可部署于工地、园区等场景，实现对攀爬行为事件的及时检测，保证相应区域及人员的安全。 25 挥手求救检测 个体动作识别算法通过对监控视频流中的人物进行实时的检测与跟踪，并估计其人体骨架，结合单帧姿态识别和多帧动作识别实现高效准确的个体动作识别。算法可部署于工地、园区等场
e.printStackTrace(); System.out.println(e.getHttpStatusCode()); System.out.println(e.getRequestId());
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
算法作业使用算法服务。 云上算法使用 购买算法包 接入视频源 创建作业 查看作业状态 获取作业结果 边缘算法使用 购买算法包 创建边缘池 部署算法服务 接入视频源 创建作业 查看作业状态 获取作业结果 常见问题 了解更多常见问题、案例和解决方案 热门案例 接入后的视频数据及分析结果会如何处理，是否会保存？
该服务对视频中的高密度人群总数进行统计，人数超过阈值时进行告警，并输出告警时的视频原图和告警信息。 边缘工服工帽检测 该服务提供了工服和工帽的检测功能。根据用户配置进行工服工帽检测，通过视频检测到有人未穿工服或未戴工帽，会上报事件信息。 边缘烟火检测 该服务提供了烟火检测功能。当检测到视频中出现烟或者火时，会上报告警信息。
户组授予策略或角色，才能使得用户组中的用户获得对应的权限，这一过程称为授权。授权后，用户就可以基于被授予的权限对云服务进行操作。 VIAS部署时通过物理区域划分，为项目级服务。授权时，“作用范围”需要选择“区域级项目”，然后在指定区域（如华北-北京四）对应的项目（cn-north
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