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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。
if hard_sample_flag: if upload_flag: if hard_sample.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
在出行方案中的疲劳检测算法的基础检测在设备侧完成，初步判断为疲劳检测后，将就近几秒的视频流上传到云侧，调用云上的疲劳检测算法，再次进行二次精确识别，判断为疲劳检测后则输出结果到车联网业务系统进行业务处理。
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 开发具备AI能力的应用，发布到技能市场，构建良好AI开发者生态。 参见： 开发者控制台开发技能
模型类型 难例筛选的模型类型，比如图像分类、物体检测，用户无需填写。 摄像头 当前模型下选择上传指定摄像头的难例数据。 输出数据集 训练难例筛选模型的数据集。用户需要提前在ModelArts创建难例数据集。 总样本量 输出数据集的样本数量。 进度 当前已经上传的难例数据总量。
在此之上，HiLens Framework提供了以下6个模块供开发者使用，方便开发诸如人形检测、疲劳驾驶检测等技能，模块说明如表1所示。
在此之上，HiLens Framework提供了以下6个模块供开发者使用，方便开发诸如人形检测、疲劳驾驶检测等技能，模块说明如表1所示。用户可以开发Python版本的技能并在HiLens Kit上运行。
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。
公测 2020年8月 序号 功能名称 功能描述 阶段 1 上线商用技能：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。 人脸检测技能 面向智慧商超的人脸采集技能。
开发可训练技能 可训练技能简介 新建可训练技能 HiLens安全帽检测技能 更新应用版本 查看技能详情 删除可训练技能
难例上传模块 难例上传介绍及说明 初始化难例上传模块 检测算法中的难例图片判断 分类算法中的难例图片判断 难例图片上传 获取难例配置 更新难例配置 示例-难例上传
人脸检测算法对三个空间维度都有限制。检测模型根据三个维度做姿态评估以后，将检测到的人脸图片发送出来。
在华为HiLens控制台上可以添加摄像头并填写摄像头配置信息，详情请见配置摄像头，具体实践案例可参考安全帽检测技能开发（外接摄像头）。 父主题： 设备介绍
可选，类型：bool，默认为true；如果为true，方差编码在目标中，否则需要相应地调整预测偏移量 keep_top_k：可选，类型：int32，在nms步骤后每个图像要保留的总bbox数 confidence_threshold：可选，类型：float，仅考虑置信度大于阈值的检测
图2 有线连接路由器 单击检测网络状态后的“检测”，检查网络是否连接。 修改IP地址。 单击待修改IP地址后的“修改”。 按表1修改“IP地址”。本示例使用路由器IP是“192.168.2.1”，如图3所示，单击“确定”，完成修改设备IP。
图2 有线连接路由器-8 单击检测网络状态后的“检测”，检查网络是否连接。 修改IP地址。 单击待修改IP地址后的“修改”。 按表1修改“IP地址”。本示例使用路由器IP是“192.168.2.1”，如图3所示，单击“确定”，完成修改设备IP。
智能边缘系统注册设备 人脸检测技能开发（HiLens控制台新建技能） 手势判断技能开发（ModelArts导入模型+HiLens新建技能） 安全帽检测技能开发（外接摄像头） 厂商分发技能至产品 02 入门 华为HiLens不仅预置了丰富的AI技能，还提供Skill Framework
对于支持自动更新的设备（使用3516cv500、3519av100芯片的设备），检测到云侧的技能删除后，会将端侧的技能删掉。 对于不支持自动更新的设备，云侧技能删除后，端侧不受影响，依然可以使用技能。若希望删除端侧的技能，您可以提交工单。
本样例以购买免费技能“人形车辆检测”为例，获取技能用于开发海思35XX系列的设备。 登录华为HiLens管理控制台，单击左侧导航栏“产品订购>技能市场”，进入“技能市场”页面。 在搜索框搜索“人形车辆检测”技能，单击技能卡片进入技能详情页面。
model_algorithm 模型的算法类别，一般为分类或检测。 model_id 模型ID。 model_name 模型名称。可在上传的时候区分不同模型的数据。 setting_config 其他设置。可以自定义一些配置，比如下面的阈值。
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