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获取难例集的url首先需要在难例上传界面配置相应的数据集，然后通过get_hard_sample_config获取难例配置，详情请见获取难例配置，返回值中的参数dataset_path对应的是数据集的url。 index 是 int 上传图片的序号。 model_name 是 string 上传图片对应的模型名称。
版本，即C3X版本 # 模型输出是NCHW格式，针对该格式进行后处理。 OpenCV版本升级 C7X版本Studio中OpenCV由原来的3.4.2版本更新至4.2.0，有些OpenCV中定义的常量需要进行修改。具体修改情况请参考OpenCV4.2.0官网。 父主题： 适配新版本HiLens
String 资源类型（节点，部署，配置项，密钥） key 是 String 标签键，最大长度36个字符。不能为空，只能包含大小写字母，数字，中划线“-”，下划线“_” 请求参数 表2 请求Header参数 参数 是否必选 参数类型 描述 X-Auth-Token 是 String
视频流传输协议 RTSP 输入方式 外接IPC摄像头 输出方式 POST 摄像头部署 摄像头的架设会影响安全帽检测模型的准确率。在实际架设中，尽量保证拍摄画面清晰，光照充足，人形较正，无遮挡。监控视频场景下尽量保证拍摄的画面能拍到更多的人形。 目前安全帽检测模型的训练场景主要针对
佩戴防静电腕带。 将DC 12V的电源适配器端口插入Atlas 200 HiLens Kit后面板的电源接口。 长按RST按钮2-3秒，在这个过程中，短按电源按钮后松开，当前面板健康指示灯出现橙色（常亮）时，表示正在恢复出厂设置。此时松开RST按钮。 如果设备插电后会自启动，说明设备可自动上电。
skill_config = hilens::GetSkillConfig(); // 假设技能配置中有名为face_dataset的配置项，其值为obs中的人脸库文件face_dataset.zip的地址 // 设置技能配置参数可参考《用户指南》相关操作 auto face_dataset_url
响应Body参数 参数 参数类型 描述 version String 升级的固件版本 status Integer 固件升级状态，1:升级中 2:升级失败 3:升级成功 progress String 固件升级进度，用数字0-100表示 cause String 固件升级失败原因
lArts开发一个用于HiLens平台的算法模型。 在使用ModelArts开发或训练的模型后，其模型将存储在ModelArts的模型列表中。由于目前华为HiLens仅支持TensorFlow和Caffe引擎开发的算法模型，因此建议在使用ModelArts开发时，注意选择引擎类型以及模型保存格式。
Framework获取摄像头内容并做简单处理的示例。 需要在开发技能时填写代码执行文件。 固件1.1.2及以后版本支持配置技能的Python依赖库。开发者在开发技能过程中，可根据自身需要配置技能的Python依赖库，详情请见配置技能的Python依赖库。 #!/usr/bin/python3 # skillframework
--dport 443 -j ACCEPT 配置某一网段IP访问HiLens Kit智能边缘系统，以网段IP地址是10.61.120.*（*为0-255中任意整数）为例，在PuTTY里执行命令 iptables -I INPUT -s 10.61.120.0/24 -p tcp --dport
求。 404 NotFound 所请求的资源不存在。 建议直接修改该请求，不要重试该请求。 405 MethodNotAllowed 请求中带有该资源不支持的方法。 建议直接修改该请求，不要重试该请求。 406 Not Acceptable 服务器无法根据客户端请求的内容特性完成请求。
lArts开发一个用于HiLens平台的算法模型。 在使用ModelArts开发或训练的模型后，其模型将存储在ModelArts的模型列表中。由于目前华为HiLens仅支持TensorFlow和Caffe引擎开发的算法模型，因此建议在使用ModelArts开发时，注意选择引擎类型以及模型保存格式。
开发环境HiLens Studio 提供给开发者的一种多语言类集成开发环境，包括代码编辑器、编译器、调试器等，开发者可以在HiLens Studio中编写和调试技能代码。 多模态AI技能 技能市场预置丰富的AI技能，支持部署算法到端侧设备，覆盖商超、家庭、园区等多种商用场景。 专业版HiLens
name：string；名称（可选） 【约束】 indices最后一维的大小不能超过params的维数 indices最后一维中的元素对应着params中的1个维度上的坐标，必须满足坐标规则 indices中对应维度上的坐标不能超过维度的大小 【输出】 1个Tensor，输出数据类型与params相同 【量化工具支持】
img_str = cv2.imencode('.jpg', img)[1].tostring() # 将图片编码成流数据，放到内存缓存中，然后转化成string格式 b64_code = base64.b64encode(img_str) # 编码成base64
来的风险，请选择使用SSH注册设备。 使用智能边缘系统注册设备需要关闭登录保护，进入帐号安全设置后，管理员可以在“账号安全设置>敏感操作”中开启登录保护。 如账号从未开启登录保护，请忽略该要求。 使用智能边缘系统注册设备流程如图1所示，详细操作指引请参见表1。 图1 智能边缘系统注册设备流程
Token可通过调用获取用户Token接口获取，调用本服务API需要project级别的Token，即调用获取用户Token接口时，请求body中auth.scope的取值需要选择project，如下所示。 获取用户Token接口请求构造如下，您可以从接口的请求部分看到所需的请求参数及
外接IPC摄像头 输出方式 POST 摄像头部署 客流统计算法根据头肩检测统计客流的大小。摄像头的架设会影响头肩检测模型的准确率。在实际架设中，尽量保证拍摄画面清晰，光照充足，人形较正，无遮挡。监控视频场景下尽量保证拍摄的画面能拍到更多的人形。 摄像头参数基本设置 不同品牌的摄像头
ER_SIZE variance_encoded_in_target：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 confidenc
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