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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
华为HiLens提供可训练技能模板，通过工作流指引支持自主上传数据集，零代码构建安全帽检测技能，并一键下发到端侧设备HiLens Kit；针对难例数据，可快速迭代更新技能，提升精度。 本章节介绍如何使用HiLens安全帽检测工作流零代码开发技能，通过上传训练数据、训练模型、评估模型，并将技能一键部署至端侧设备HiLens
技能已部署至某一设备中，且处于“运行中”状态。技能非运行状态时，用户无法收到技能的消息通知。 配置订阅对象 订阅对象为消息通知的接收对象，在设备检测到指定场景（例如设备所安装技能具备检测陌生人的功能，在检测到陌生人的场景），订阅对象即可收到消息通知。 登录HiLens管理控制台，单击左侧导航栏“设备管理>设备列表”，进入设备列表页面。
设备。安装完成后，将能在华为HiLens管理后台上查看技能的运行效果。 本文将以技能模板中“安全帽检测模板”为例，介绍从技能开发到查看技能效果的全流程。技能安装完成后，摄像头能检测工人是否佩戴安全帽。 开始使用样例前，请根据准备工作罗列的要求，提前完成准备工作。开发技能的流程如图1。
、基本信息、运行时配置参数和技能结果上传接口。 人脸检测技能：面向智慧商超的人脸采集技能。 多区域客流分析技能：面向智慧商超的客流统计技能。 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。
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”
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
Arts文档》。如果要使用ModelArts的预置算法，当前华为HiLens平台仅支持转换如下预置算法： yolov3_resnet18（检测物体类别和位置） ResNet_v1_50（图像分类）（该预置算法转换方式可参考最佳实践手势判断技能开发）。 暂不支持导入ModelArts中“自动学习”训练的模型。
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
Arts文档》。如果要使用ModelArts的预置算法，当前华为HiLens平台仅支持转换如下预置算法： yolov3_resnet18（检测物体类别和位置） ResNet_v1_50（图像分类）（该预置算法转换方式可参考最佳实践手势判断技能开发）。 暂不支持导入ModelArts中“自动学习”训练的模型。
ALIGN（filter_num，16） * 2 * 2 a + b <= 1024*1024 【量化工具支持】 是 9 DetectionOutput 检测结果输出FSR 【输入】 3个输入 【参数】 num_classes：必选，类型：int32，要预测的类数 share_location：
新建可训练技能 开发技能（HiLens安全帽检测技能） 根据工作流指引，开发安全帽检测技能，通过上传训练数据，训练生成安全帽检测模型，自主更新和调整模型精度，实现高精度的安全帽检测功能，并一键安装技能至HiLens Kit设备。 HiLens安全帽检测技能 启动技能 把技能安装至设备后，可以直接启动技能。
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
hard_sample_detection_filter([[0.,0.,1280.,720.,0.4,1]]): # 检测算法的输入为后处理之后的检测框,每个检测框包括[xmin, ymin, xmax, ymax, conf, label]（包括置信度和类别标签）
使用流程 AI应用使用者 AI软件集成方 硬件厂商 AI部署人员 AI运维人员 家庭：提高家庭安防。 商超：统计客流量等。 园区：检测车辆属性和车牌等。 工地：检测工人是否佩戴安全帽等。 参见： 设备部署技能流程 AI应用开发者 高校老师/学生 培训机构 AI开发技术人员 AI开发爱好者
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
典型用户 用户场景 使用流程 普通用户 家庭成员 商超老板 工地负责人 家庭：提高家庭安防。 商超：统计客流量等。 园区：检测车辆属性和车牌等。 工地：检测工人是否佩戴安全帽等。 参见普通用户使用技能 开发者 从事AI开发的技术人员 高校学生 开发具备AI能力的技能，发布到技能市场，构建良好AI开发者生态。
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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