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data_count 总上传图片数。 datacur_count 已经上传的图片数。 dataset_name 要上传到的数据集名称。 dataset_path 要上传的路径，对应的是数据集的url。 model_algorithm 模型的算法类别，一般为分类或检测。
输出模块 输出模块简介 构造用于输出的显示器 输出一帧图片 上传文件 上传缓冲区数据 发送POST请求 发送一条消息 播放音频文件
分析处理的结果输出到智慧工地业务管理平台，考虑到网络环境不稳定情况，在智能小站中增加了本地图片缓存的功能，同时用户可以通过HiLens平台随时进行技能更新、卸载和设备管理等操作，实现传统工地快速转型而不用更换设备。
表2 摄像头参数设置要求 参数 要求 分辨率 不低于720P，如果需要做人脸识别和去重不低于1080P，不高于4K（3840*2160）。 帧率 不高于25fps，不低于15fps，建议值20fps。
HiLens Kit是否有图片灰度化接口？ 如何配置技能的Python依赖库？
车牌识别技能：面向智慧商超的车牌判断技能。 安全帽检测技能：面向智慧园区的安全帽检测技能。 人脸客流统计技能：面向智慧门店的人脸抓拍和客流统计技能。 车型车标技能：面向智慧门店的汽车类型与品牌识别技能。 父主题： 预置商用技能
width 设置读取到的视频帧图片宽度（要求为16的倍数，推荐为32的倍数，且最小为128），仅1.0.7及以后版本支持。 height 设置读取到的视频帧图片高度（要求为2的倍数，且最小为128），仅1.0.7及以后版本支持。
产品优势 端云协同，高性价比 设备端实时推理进行初次筛选，云上二次精确识别，平衡低时延与高精度。 云侧在线部署和更新端侧算法和运行参数，快速迭代与提升端侧精度。 端侧对采集的数据进行本地分析，大大减少上云数据流量，节约存储与带宽成本，部分场景中解决网络不稳问题。
示例-EIServices模块 EIServices模块输出示例代码如下： import hilens import cv2 import numpy as np import base64 import json def run(): # 使用图片作为输入 f=
每修改一次，更新成一个版本，不同的作业版本之间，能快速进行对比，获得对比结果。 前提条件 已在HiLens套件控制台选择“HiLens工作流”新建应用，详情请见新建可训练技能。 更新应用版本 登录ModelArts Pro管理控制台，单击“HiLens套件”卡片的“进入套件”。
5 Resource Manager 资源管理模块：负责文件、图片、模型等资源的路径管理。 6 Logging System 日志模块：负责日志系统管理。
5 Resource Manager 负责文件、图片、模型等资源的路径管理。 6 Logging System 负责日志系统管理。
@brief 构造一个空的模型推理数据 */ InferData() : size(0), data(nullptr) {} /** * @brief 从一个cv::Mat构造一个InferData * @param img 输入图片
连接PC和HiLens Kit 如果需要操作HiLens Kit的系统文件等配置，可以使用SSH注册并登录设备，用Linux指令进行操作。下面以PuTTY工具（下载地址）为例，介绍在Windows 7环境下如何通过SSH登录HiLens Kit。 准备工作 确保您拥有至少一台HiLens
预置商用技能 预置商用技能简介 人脸检测技能 多区域客流分析技能 车牌识别技能 安全帽检测技能 人脸客流统计技能 车型车标技能 父主题： 技能市场
请问华为HiLens可以支持三维物体识别吗？ 什么是区域、可用区？ 华为HiLens和ModelArts的关系 提示“上传的AK/SK不可用”，如何解决？ 购买HiLens Kit后支持退货吗？ HiLens Kit是否支持维修？ 华为HiLens支持哪些端侧设备？
车牌识别技能 面向智慧商超的车牌识别技能。本技能使用多个深度学习算法，实时分析视频流，自动抓取画面中的车牌并进行车牌识别，识别结果自动上传至您的后台系统，用于后续实现其他业务。 安全帽检测技能 面向智慧园区的安全帽检测技能。
/my_model3.om") # 假设模型1的输入是一张480*480的YUV_NV21图片，数据类型为uint8 pro = hilens.Preprocessor() input1 = pro.resize(frame, 480, 480, 1)
原技能页面的文字识别等相关功能已整合至OCR服务，单击此处了解更多OCR服务能力。 登录华为HiLens控制台，进入“产品订购>工具/插件”页面。单击“华为RPA-WeAutomate工具”卡片，进入华为RPA-WeAutomate工具页面。
评估参数对比 图2 评估参数对比 左侧是各个标签数据的精确率、召回率、F1值。勾选标签，右侧会显示对应标签数据经过预置模型和增量模型评估后的参数对比柱状图。 详细评估 图3 详细评估 可在右上角筛选标签和置信度范围，查看详细的测试数据。
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