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创建边缘算法作业前,要求先创建边缘资源池。 前提条件 在创建边缘资源池之前,必须先在智能边缘平台IEF上添加边缘节点并纳管成功(即边缘节点状态处于运行中)。具体请参考注册边缘节点并纳管。 创建边缘资源池 登录视频智能分析服务,在运维中心页面左侧导航栏中选择“边缘资源池”。 在“边
在事件中心模块的“事件列表”页面可查看所有事件的视频源名称、告警事件时间、事件聚合数、告警画面,审核状态等这些基本信息。若需要展示指定的事件,可通过事件名称或视频源名称进行模糊查询,或者通过审核状态进行精确的下拉筛选,最后可选择告警事件时间进行升序或降序的排序。 单击具体事件名称,进入事件详情页面,查看事件的详细信息。
作业前,要求先创建边缘运行池并部署边缘算法。 前提条件 在创建边缘运行池之前,必须先在智能边缘平台IEF上添加边缘节点并纳管成功(边缘节点状态处于运行中)。具体请参考注册边缘节点。 创建边缘运行池 登录视频智能分析服务,在左侧导航栏中选择“运维中心 > 边缘资源池”。 在“边缘资
创建任务需要指定一个已接入的视频源、一种已购买的算法服务,配置对应算法参数和任务执行计划,最后选择输出类型。 创建任务 查看分析结果 查看任务状态 任务创建成功后,观察任务的运行状态,待运行成功后,获取任务分析结果。 查看任务详情 获取任务结果 您可以根据设置的输出数据类型,采用对应的方式获取任务分析结果。
分组描述 填写分组描述,选填。 查看分组详情 在“视频源分组”页面可查看所有分组的状态,视频源数量,任务数量等基本信息。 若需要查看指定分组详情,则可通过分组名称进行模糊查询,或者通过算法类型、状态进行精确的下拉筛选,也可选择按照视频源数量、任务数量、创建时间、更新时间进行升序或降序的排序。
} } 更多 更多编程语言的SDK代码示例,请参见API Explorer的代码示例页签,可生成自动对应的SDK代码示例。 状态码 状态码 描述 200 更新成功 父主题: 视频中心
填写批量配置参数,参考创建任务中下发单个任务的场景进行配置。 配置完成后,单击“确认创建”,系统自动跳转到“批量配置”界面,可以查看当前批量的状态和基本信息。 父主题: 批量任务
描述边缘排口排水读数识别算法服务内容,固定值为34013185 message_id String 事件ID,唯一字符串。 drainage_state Bool 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。
考创建任务。 查看视频源详情 在“视频源列表”页面可查看所有创建的视频源的状态,视频源类型等基本信息。 若需要查看指定视频源详情,则可通过视频源名称、视频源分组和标签名称进行模糊查询,或者通过算法类型、状态、视频源来源进行精确的下拉筛选,也可选择创建时间、按照任务数量或模板数量进
边缘资源池是一组处理服务作业的边缘节点。在创建服务作业前,要求先创建边缘资源池。 创建边缘资源池 购买算法包并部署到边缘池 边缘算法在使用前需进行部署,当算法的部署状态为“运行中”时,才能创建作业。 购买算法包并部署算法服务 新增视频源 创建需要进行处理分析的视频源。创建分析作业前,要先新增视频源。 新增视频源
名”为开通DIS通道时的指定名称。 配置完成后,单击“确认”。 在“任务中心”页面可以通过作业的作业名称和视频源名称查找指定作业。根据作业状态来判断作业是否正常运行。 当创建的作业处于“运行中”时,按照创建作业时选择的输出类型和路径去查看作业结果。 父主题: 使用云上入侵检测算法
事件中心 平台自带的结果输出服务,详细请参考事件概述。 - 配置完成后,单击“确认”,系统自动跳转到“任务列表”界面,可以查看当前任务的状态和基本信息。 任务创建后,单击“操作”列的 “编辑”,可修改任务名称,视频源,公共参数等。 父主题: 管理任务
例如:content-type和application/json 配置完成后,单击“确认”,系统自动跳转到“作业列表”界面,可以查看当前作业的状态和基本信息。 作业创建后,单击“操作”列的 “编辑”,可修改作业名称,视频源,公共参数等。 父主题: 使用边缘入侵检测算法
视频检测到垃圾桶盖子打开时,会上报告警信息。 边缘城市垃圾桶满溢检测 该服务提供了城市街道场景下垃圾桶满溢检测功能。当检测到垃圾桶处于满溢状态时,会上报告警信息。 边缘高点人群统计 该服务对视频中的高密度人群总数进行统计,根据不同告警模式,上报告警信息。 边缘视频目标属性识别 该
未穿工服检测 工人不佩戴安全帽和不穿反光衣的危险作业行为是日常管理中的一大难题,由于未佩戴安全帽或者未穿戴反光衣导致的安全隐患不容忽视。为解决安全生产中安全帽管理,提高工人的安全意识,利用建设在 、厂区的各种视频监控资源,根据人工智能分析技术对在岗工人是否佩戴安全帽和是否穿戴反光