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否 Int 原始图jpeg压缩百分比，默认值为90,表示图片压缩比90%，取值范围[1 100]。 cropSizeMax 否 Int 发送人脸图片长宽的最大像素，默认值400。 cropSizeMin 否 Int 发送人脸图片长宽的最小像素，默认值80。 faceQualityThreshold
模型，以获得一个满意的模型。 因此您可以修改模型的配置信息以匹配业务变化。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
Output Manager 输出模块：负责流、文件、消息通知等输出任务的管理。 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。
负责模型的初始化与推理任务。 4 Output Manager 负责流、文件、消息通知等输出任务的管理。 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 从一个cv::Mat构造一个InferData * @param img 输入图片 */ InferData(const cv::Mat &img); /** * @brief 从一组指针数据构造一个InferData
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
为保证有效判断车牌，建议车速不超过5km/h，建议摄像头位置距离行驶过来的车牌2-4米作为最佳判断距离。 摄像机安装过程中确保俯视角度小于30度，尽量保证车牌在图像中保持水平。 运行时配置参数 技能在运行时，需要添加运行时配置。配置完成后，参数会从华为HiLens云侧下发到端侧设备。
model3 = hilens.Model("./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
类型 说明 time Uint64 图片解码时间戳，单位为秒。 carType String 汽车类型。 carBrand String 汽车品牌。 carUUID String 抓拍到的汽车的UUID。 carImage String 汽车图片的BASE64编码结果。 示例 {
训练模型的版本、标签数量、测试集数量。单击“下载评估结果”，可保存评估结果至本地。 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。
模型存在动态shape输入时必须提供。例如“input_name1:?,h,w,c”，该参数必填，其中“?”为batch数，表示1次处理的图片数量，需要根据实际情况填写，用于将动态shape的原始模型转换为固定shape的离线模型。 如果存在多个输入，请以分号（;）隔开。 “转换类型”
模型存在动态shape输入时必须提供。例如“input_name1:?,h,w,c”，该参数必填，其中“?”为batch数，表示1次处理的图片数量，需要根据实际情况填写，用于将动态shape的原始模型转换为固定shape的离线模型。 如果存在多个输入，请以分号（;）隔开。 out_nodes
在数据集管理页面，单击“创建数据集”。在“创建数据集”页面，“数据集输入位置”选择步骤1：准备数据中上传的数据存储目录（OBS路径），需选择到具体图片存储的父目录。“数据集输出位置”，请指定一个空目录，且此目录不能是数据来源目录下的子目录。“标注类型”选择“图像分类”。 图1 创建数据集
在“应用开发>模型评估”页面，可以针对当前版本的模型进行模型评估，查看评估参数对比和详细评估。 模型评估 图6 模型评估 训练模型的版本、标签数量、测试集数量。单击“下载评估结果”，可保存评估结果至本地。 评估参数对比 图7 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
方式二：下载至本地的安全帽检测模板中，在“server.py”所在的文件夹，即“../安全帽检测模板/安全帽检测模板”文件夹中可以看到检测到的不带安全帽的人脸图片。 图6 技能效果
模型存在动态shape输入时必须提供。例如“input_name1:?,h,w,c”，该参数必填，其中“?”为batch数，表示1次处理的图片数量，需要根据实际情况填写，用于将动态shape的原始模型转换为固定shape的离线模型。 如果存在多个输入，请以分号（;）隔开。 out_nodes
不同的是智能小站更适合室外场景，对环境耐性更优。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。 方案价值： 端云
基本概念 端侧、云侧、边 端侧指用户摄像头等设备，云侧指华为云，边指华为智能边缘设备。 技能（Skill） 技能（Skill）是运行在端侧摄像头的人工智能应用，一般由模型和逻辑代码组成。其中，逻辑代码是技能的框架，负责控制技能的运行，包括数据读入、模型导入、模型推理、结果输出等；
构造图像预处理器 该接口用于构造一个预处理器，用于进行Resize/Crop操作（3559硬件加速）。 接口调用 hilens.Preprocessor() 返回值 返回预处理器实例。 如果失败则抛出一个CreateError。开发者可以在查看技能日志输出。 父主题： 预处理模块
构造图像预处理器 构造并初始化一个预处理器,用于进行Resize/Crop操作（3559硬件加速）。如果失败可以查看技能日志或输出来定位错误原因。 接口调用 static std::shared_ptr<Preprocessor> hilens::Preprocessor::Create()
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