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城管事件-裸土暴露检测 输出JSON数据流到DIS指定的通道或者Webhook URL，包括告警结构化数据和图片数据。 JSON结果示例： { "stream_id": "001", "event_type": 2555904, "task_id":
漂浮物检测 输出JSON数据流到指定的webhook通道，包括结构化数据。 结果示例： { "task_id": "task7qe4sbmo", "stream_id": "123456", "timestamp": 1569418161, "event_type":
排口排水识别 输出JSON数据流到指定的WebHook通道，包括结构化数据。 结果示例： { "task_id": "task7qe4sbmo", "stream_id": "123456", "timestamp": 1569418161,
scene_type Int 场景类型，本算法场景类型固定为1。 alarm_type Int 告警类型，取值为0,1。当取值0时，表示没有上报告警（即没有人数超过告警阈值）。当取值为1时，表示检测到的人数超过了人数告警阈值。 total_crowd_count Uint64 全图统
Int 场景类型，固定为1。 alarm_type Int 告警类型，主要取值为0,1,2。取值越高，告警类型越重要。当取值0时，表示没有上报告警（即没有人数超过告警阈值，或者检测到的横幅数没有超过阈值）。当取值为1时，表示检测到的人数超过了人数告警阈值。当取值为2时，表示不仅人数超过阈值，同时横幅也超过了阈值。
告警输出对象的矩形框。 target_remaining_time Int 目标停留时间，单位为秒。 说明： 目标停留时间：目标被检测到至目标上报告警的时间差。 detection_id String 告警目标对应的UUID。 bounding_box参数格式说明 字段 类型 说明 x
String 对应控制台的界面参数“告警模式”。检测告警模式，共有两种告警模式： "single": 表示单次告警模式，每当出现新的告警事件时，上报告警事件信息。 "periodic":表示周期告警模式，每过一个检测周期，上报当前所有状态信息。 默认值："single"。 alert_detection_interval
析服务（VIAS）。 边缘入侵检测算法提供了区域入侵、过线入侵检测功能。通过分析接入的CAMERA视频数据，当检测到有人或车触发入侵，会上报告警。本示例中，接入的视频数据来自CAMERA，输出识别结果到Webhook。 使用流程 表1 边缘算法使用流程 流程 说明 详细指导 环境准备
本章节以云上入侵检测算法的使用过程为例介绍如何使用视频智能分析服务（VIAS）。 云上入侵检测算法提供了区域入侵、过线入侵功能，通过分析视频数据，检测到有人或车触发入侵，会上报告警。 本示例中，接入的视频数据来自IVM（用户需要先把视频流接入IVM），输出识别结果到指定的DIS通道。 使用流程 图1 云上算法使用流程
该服务提供了区域入侵、过线入侵功能。通过视频检测到有人或车触发入侵，会上报告警。 边缘关键岗位检测 当通过视频检测到用户设置的区域中人数小于用户指定的数量，并持续超过告警时间阈值时，该服务会上报告警。 边缘遗留物检测 该服务提供了遗留物检测功能。通过视频检测到遗留物时，会上报告警信息。 边缘高密度人群统计 该服务对
警模式： “single”表示事件告警模式，只有出现满足人数告警阈值的新的告警事件时，才会上报告警信息; “periodic”表示周期告警模式，每当经过一个视频采样处理时间间隔，就会上报告警信息。 缺省值：single banner_detection_sw 否 Integer 横幅检测开关，默认值0，取值范围[0
河道标定水尺识别 输出JSON数据流到指定的WebHook通道，包括结构化数据。 结果示例： { "task_id": "task7qe4sbmo", "stream_id": "123456", "timestamp": 1569418161,
警模式： “single”表示事件告警模式，只有出现满足人数告警阈值的新的告警事件时，才会上报告警信息; “periodic”表示周期告警模式，每当经过一个视频采样处理时间间隔，就会上报告警信息。 缺省值：single banner_detection_sw 否 Integer 横幅检测开关，默认值0，取值范围[0
"single": 表示事件告警模式，只有出现满足人数告警阈值的新的告警事件时，才会上报告警信息。 "periodic": 表示周期告警模式，每当经过一个视频采样处理时间间隔，就会上报告警信息。 visualization_output_sw 否 Integer 可视化输出开关，默认是0，取值范围[0
stacking_residence_time 否 Integer 对应控制台的界面参数“堆物占道停留时间设置”。堆物在无明显遮挡的情况下停留时间超过该设置值则上报告警，其设置取值范围为[10, 3600]，默认值为40，单位秒。 最小值：10 最大值：3600 缺省值：40 vehicle_residence_time
stacking_residence_time 否 Integer 对应控制台的界面参数“堆物占道停留时间设置”。堆物在无明显遮挡的情况下停留时间超过该设置值则上报告警，其设置取值范围为[10, 3600]，默认值为40，单位秒。 最小值：10 最大值：3600 缺省值：40 vehicle_residence_time
"single": 表示事件告警模式，只有出现满足人数告警阈值的新的告警事件时，才会上报告警信息。 "periodic": 表示周期告警模式，每当经过一个视频采样处理时间间隔，就会上报告警信息。 visualization_output_sw 否 Integer 可视化输出开关，默认是0，取值范围[0
基于工服工帽检测算法，通过工地入口或指定作业区域的摄像头，对人员的安全帽佩戴和反光服穿着情况进行检测，如发现有人员未佩戴安全帽或者未穿反光服时，上报告警信息，并对特定人员的图片进行保存。 图9 安全帽、反光衣未穿戴检测 图10 安全帽、反光衣未穿戴检测
应用场景 商住园区 基于AI、大数据、云计算技术，对商住园区进行智慧化管理，提供园区周界入侵检测、遗留物检测、人脸身份验证、车辆车牌检测、车辆违停检测等智能分析技术，实现面向园区安防、人员进出、车辆信息的一体化综合园区管理解决方案。 工业园区 通过智能视频分析、物联网、大数据等技
象进行检测、告警。当检测到告警行为时，会上报告警信息。 11 边缘城管事件-动态视角垃圾检测 动态视角垃圾检测 该API分析输入视频流，提供了垃圾检测功能。该服务对生活垃圾（包括塑料袋、剩菜残羹等）进行检测，在检测到生活垃圾时，会上报告警信息。适用于车载移动摄像头场景。 12 边缘视频目标属性识别
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