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Output Manager 输出模块：负责流、文件、消息通知等输出任务的管理。 5 Resource Manager 资源管理模块：负责文件、图片、模型等资源的路径管理。 6 Logging System 日志模块：负责日志系统管理。
否 Int 原始图jpeg压缩百分比，默认值为90,表示图片压缩比90%，取值范围[1 100]。 cropSizeMax 否 Int 发送人脸图片长宽的最大像素，默认值400。 cropSizeMin 否 Int 发送人脸图片长宽的最小像素，默认值80。 faceQualityThreshold
负责模型的初始化与推理任务。 4 Output Manager 负责流、文件、消息通知等输出任务的管理。 5 Resource Manager 负责文件、图片、模型等资源的路径管理。 6 Logging System 负责日志系统管理。
{} /** * @brief 从一个cv::Mat构造一个InferData * @param img 输入图片 */ InferData(const cv::Mat &img); /** * @brief 从一组指针数据构造一个InferData
类型 说明 time Uint64 图片解码时间戳，单位为秒。 carType String 汽车类型。 carBrand String 汽车品牌。 carUUID String 抓拍到的汽车的UUID。 carImage String 汽车图片的BASE64编码结果。 示例 {
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
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
单击操作列的“查看详情”，进入“模型详情”页面。 您可以查看模型的“基本信息”和“日志信息”，如图1所示。 针对需要转换的模型，您可以在“日志信息”区域右上方通过关键字搜索快速定位日志中关键信息的位置，您也可以参与论坛讨论进一步解决疑问。 图1 模型详情 解决模型转换问题 针对日志报错信息解决模型转换问题。
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
不同的是智能小站更适合室外场景，对环境耐性更优。分析处理的结果输出到智慧工地业务管理平台，考虑到网络环境不稳定情况，在智能小站中增加了本地图片缓存的功能，同时用户可以通过HiLens平台随时进行技能更新、卸载和设备管理等操作，实现传统工地快速转型而不用更换设备。 方案价值： 端云
方式二：下载至本地的安全帽检测模板中，在“server.py”所在的文件夹，即“../安全帽检测模板/安全帽检测模板”文件夹中可以看到检测到的不带安全帽的人脸图片。 图6 技能效果
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。 转换输出节点
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。 转换输出节点
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
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0：表示不发送 1：表示发送 image_compression_ratio 是 Int “jpeg”格式原始图压缩百分比，默认值为90,表示图片压缩比90%，取值范围[1,100]。 use_tracking 是 Int 是否启用跟踪去重。 0：表示不启用 1：表示启用 draw_rectangle
baseSize：用来生成默认框用到的参数，表示框的基本大小 ratio & scale：生成默认框用到的参数 imgH&imgW：输入到网络的图片高和宽，其值必须大于0 input维度约束： clsProb：C=2*scaleCnt*ratioCnt bboxPred：C=4*scaleCnt*ratioCnt
2021年6月 序号 功能名称 功能描述 阶段 1 订购华为RPA-WeAutomate工具 华为RPA-WeAutomate工具结合OCR、NLP等深度学习AI算法，通过模拟并增强人与计算机的交互过程，实现工作流程自动化。快速构建企业级智能自动化平台，一站式获取RPA+AI+
管理配置项 配置项（ConfigMap）是一种用于存储工作负载所需配置信息的资源类型，配置项允许您将配置文件从容器镜像中解耦，从而增强容器工作负载的可移植性。 配置项价值如下： 使用配置项功能可以帮您管理不同环境、不同业务的配置。 方便您部署相同工作负载的不同环境，配置文件支持多版本，方便您进行更新和回滚工作负载。
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