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消防通道占用检测 输出JSON数据流到DIS指定的通道或者Webhook URL，包括告警结构化数据和图片数据。 JSON结果包括车辆占用消防通道报警、堆物占用消防通道报警以及事件消失告警。其中，事件消失告警会在已告警的车辆或者堆物不再非法占用消防通道时，触发告警。 车辆占用消防通道报警json实例
)或分组名称(取值group_name) status 否 Array of strings 视频源状态，可选，取值为1 2 9，分别代表在线、离线、异常 type 否 Array of strings 类型:obs、vcn、url、restful、camera、ivm video_group_id
修改任务 功能介绍 任务修改接口，用于修改任务配置 调用方法 请参见如何调用API。 URI PUT /v2/{project_id}/tasks/{task_id} 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id 是 String 用户项目ID，获取方法参见获取项目ID和名称
"polygons":[{"data":[[0,0],[0,1080],[1920,1080],[1920,0]]}]} 图片压缩比 取值范围[20，100]，默认为90，表示图片压缩比为90%。 90 目标框渲染开关 输出图像是否绘制告警目标边框，默认为0，表示不绘制。1表示用红色绘制告警目标框。
"polygons":[{"data":[[0,0],[0,1080],[1920,1080],[1920,0]]}]} 图片压缩比 取值范围[20，100]，默认为90，表示图片压缩比为90%。 90 目标框渲染开关 输出图像是否绘制告警目标边框，默认为0，表示不绘制。1表示用红色绘制告警目标框。
修改批量配置任务 功能介绍 修改批量配置任务 调用方法 请参见如何调用API。 URI PUT /v2/{project_id}/batch-tasks/{id} 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id 是 String 用户项目ID，获取方法参见获取项目ID和名称
过阈值（可配置）时，主动获取事件的现场画面和发生时间，并将报警图片和信息推送至上级平台，用于生成案卷上报的依据。 3 户外人数估计 4 厂区人数超限 识别工厂内特定区域的人数超过特定限制的事件，并发出告警。抓取取证图片和对应的时间信息，用于生成案卷上报的依据，保障厂区管理安全。 5
表示入侵开始位置： 如果是过线入侵，则是入侵开始所在线一侧的名字。 如果是区域入侵，则是“in”或者“out”。 in：表示入侵开始在区域里面。 out：表示入侵开始在区域外面。 end_position 表示入侵结束位置： 如果是过线入侵，则是入侵结束所在线一侧的名字。 如果是区域入侵，则是“in”或者“out”。
是 String 用户项目ID，获取方法参见获取项目ID和名称 video_group_id 是 String 视频源分组id，只能由小写英文字母(a~z)、数字(0~9)、中划线(-)、下划线(_)组成长度范围是[4,36] 请求参数 表2 请求Header参数 参数 是否必选 参数类型
表示正常上报 bounding_box List 检测框列表 检测框参数说明 字段 类型 说明 x Int 检测目标对应图片左上角顶点x坐标值。 y Int 检测目标对应图片左上角顶点y坐标值。 w Int 检测目标宽。 h Int 检测目标高。 父主题： 告警信息
video_group_name 否 String 视频源分组名称。如不传入则不修改名称，传入则只能由中文、中划线(-)、下划线(_)、英文字母(a~z)、数字(0~9)组成长度范围为[1, 20] description 否 String 描述。如不传入则不修改描述。 video_source_ids 是 Array
在图中绘画多个多边形区域。如图3所示。 图3 绘画多边形区域 单击“菜单 > 保存文件 ”，选择“保存TXT”或“保存图片”，可将绘画结果保存为TXT文件或图片，以备后续查看，如图4。 图4 保存结果 生成的TXT文件如图5和图6所示。其中第一行是带转义符的字符串，通过视频分析服
当前排口状态，取值范围： True: 表示正在排水 False: 表示未在排水 image_base64 String 当前产生事件时，对应视频帧的图片Base64编码结果。 父主题： 告警信息
基于工服工帽检测算法，通过工地入口或指定作业区域的摄像头，对人员的安全帽佩戴和反光服穿着情况进行检测，如发现有人员未佩戴安全帽或者未穿反光服时，上报告警信息，并对特定人员的图片进行保存。 图9 安全帽、反光衣未穿戴检测 图10 安全帽、反光衣未穿戴检测
面向泛园区场景提供多种智能分析算法，基于深度学习等领先技术，保证人、车辆、事件、行为的高精度感知和处理。 通过视频分析、图像处理和自然语言处理技术，对园区和城市治理中的视频、图片和文本数据进行多模态联合分析，充分挖掘数据潜在关联性。
也可以通过边缘资源池的名称搜索指定的边缘资源池。 单击边缘资源池的名称，会跳转至详情页，可查看详细的边缘节点信息。 修改边缘资源池 在“边缘资源池”页面，在要修改的边缘资源池的操作列，单击“编辑”，修改边缘资源池参数。 删除边缘资源池 在“边缘资源池”页面，在待删除边缘资源池的操作列，单击“删除”。
Int 描述边缘河道标定水尺读数识别算法服务内容，固定值为33816579 image_base64 String 当前产生事件时，对应视频帧的图片Base64编码结果。 message_id String 事件ID，唯一字符串。 data Object 事件信息描述，包含水尺水位信息列表，详情见下表。
请求Body参数 参数 是否必选 参数类型 描述 video_group_name 是 String 视频源分组名称，只能由中文、小写英文字母(a~z)、大写英文字母(A~Z)、数字(0~9)组成，长度范围为[1, 20] description 否 String 视频源分组描述 access_type
最大值：1 缺省值：0 image_compression_ratio 否 Integer 对应控制台的界面参数“图片压缩比”。取值范围为[20, 100]，默认值为90，表示图片压缩比为90%。 最小值：20 最大值：100 缺省值：90 target_roi 否 String 对应控制台的界面参数“检测区域设置”。
最大值：1 缺省值：0 image_compression_ratio 否 Integer 对应控制台的界面参数“图片压缩比”。取值范围为[20, 100]，默认值为90，表示图片压缩比为90%。 最小值：20 最大值：100 缺省值：90 target_roi 否 String 对应控制台的界面参数“检测区域设置”。
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