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保证拍摄画面清晰，光照充足，人形较正，无遮挡。监控视频场景下尽量保证拍摄的画面能拍到更多的人形。 目前安全帽检测模型的训练场景主要针对工地入口。具体为摄像头距离地面三到四米左右，在安全帽检测的区域，人形不会有太严重的遮挡。为了保证检测算法的准确率，需要确保画面图像中安全帽清晰可辨
enBitwidth; unsigned int u32PtNumPerFrm; unsigned int soundMode; } 结构体各成员取值范围： enSamplerate（采样率）：可取值8000，12000，11025，16000，22050，24000，32000，
表2。 表2 标注框类型描述 type 形状 标注信息 point 点 点的坐标。 <x>100<x> <y>100<y> line 线 各点坐标。 <x1>100<x1> <y1>100<y1> <x2>200<x2> <y2>200<y2> bndbox 矩形框 左上和右下两个点坐标。
个参数 axis：标准，整型，指定输出维度 name：string；名称（可选） 【约束】 无限制 【输出】 List，包含split后的各Tensor 【量化工具支持】 是 33 tf.nn.softplus Softplus 【参数】 features：输入Tensor；数据类型：`float32`
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