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技能描述 面向智慧商超的人脸采集技能。本技能使用多个深度学习算法，实时分析视频流，自动抓取画面中的清晰人脸上传至您的后台系统，用于后续实现其他业务。 本技能支持： 判断并过滤尺寸过小、清晰度较差、角度过大等无法判断的人脸。 同时检测多张人脸。 人脸跟踪。对同一个人抓拍的人脸做去重，避免大量的重复上报。
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工地入口。具体为摄像头距离地面三到四米左右，在安全帽检测的区域，人形不会有太严重的遮挡。为了保证检测算法的准确率，需要确保画面图像中安全帽清晰可辨。同
clarity Float 人脸清晰度，范围[0,1]，值越大表示质量越高。 quality_pose Float 人脸姿态分，范围[0,1]，值越小表示人脸姿态越正 quality_blur Float 人脸模糊度 ，范围[0,1]，值越小表示人脸越清晰 bbox Object 人
达专业相机的效果，人的走动速度较快时存在运动模糊，应关闭宽动态设置。 摄像头拍摄方向 摄像头拍摄方向要正向行人正反面，略成俯视角度，具体要求如下： 保证行人上半身轮廓清晰可见。 架设高度：4m左右。 监控距离：5-10m 。 监控宽度：2-5m 。 俯视角度：左右偏角小于8°；俯仰角10°-20°。
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。本技能使用多个深度学习算法，实时分析视频流，自动抓取画面中的清晰人脸上传至您的后台系统，用于后续实现其他业务。 商用 多区域客流分析技能 面向智慧商超的客流统计技能。本技能使用深度学习算法，实时分析视频流，自动统计固定时间间隔的客流信息。
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车型车标模型的准确率。在实际架设中，尽量保证拍摄画面清晰，光照充足，汽车角度较正，无遮挡，比如前边的车容易挡住后边的车。 摄像头参数基本设置 不同品牌的摄像头都有一些基本的视频设置，例如分辨率、帧率和码率等，参数要求如表2所示。
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