云上入侵检测-华为云

视频接入分析服务 VIAS-场景说明:使用流程

使用流程图1 云上算法使用流程表1 云上算法使用流程流程说明详细指导购买算法根据业务需求选择购买使用不同的算法包，算法包包含了若干算法，创建作业前，要先购买算法包。购买算法包接入IVM视频表示直接从IVM拉取实时视频流推流地址获取视频数据。接入IVM视频数据开通DIS通道云上入侵检测算法作业的输出类型设置为DIS时，在创建作业前需确保DIS通道已开通成功。开通DIS通道新增视频源创建需要进行处理分析的视频源。创建作业前，要先创建视频源。新增视频源创建分析作业创建入侵检测算法作业，需要设置相应的算法参数、配置输入数据的来源和输出数据的类型。创建分析作业查看分析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作业分析结果。查看分析结果

视频接入分析服务 VIAS 使用云上入侵检测算法

视频接入分析服务 VIAS-查询单个作业:响应

响应响应样例（VIS输入+DIS输出） { "id":"63eac48bf3704e8bb30af7f244fdcf3d", "name":"intrusiondetectio_cloud_0", "creator":"user_test", "project_id":"1f793beac00d4801874db741cbfe10fa", "description":"intrusiondetectio task test", "service_version":"3.0", "resource_order_id":"840a5cf90d4a4bbaa71f251dfe8fe64e", "created_at":"2020-09-22T07:23:46Z", "updated_at":"2020-09-22T07:23:46Z", "state":"RUNNING", "input":{ "type":"vis", "data":[ { "stream_name":"intrusiondetectio", "index":0 } ] }, "output":{ "dis":{ "stream_name":"dis-intrusion" } }, "service_config":{ "common":{ "car_detection_sw":0, "person_detection_sw":1, "detection_min_size":60, "detection_max_size":1080, "line_detection_sw":1, "region_detection_sw":1, "loitering_detection_sw":0, "image_compression_ratio":90, "render_result_sw":1, "target_roi": "{\"lines\":[{\"data\":[[560,680],[1185,506]],\"properties\":{\"side1_name\":\"Side1\",\"side2_name\":\"Side2\"}}],\"polygons\":[{\"data\":[[0,0],[0,1080],[1920,1080],[1920,0]]}]}", "render_roi_sw":1 } } } 响应参数说明请参考作业详情参数。

视频接入分析服务 VIAS 云上入侵检测

园区智能体 CampusGo-创建云上入侵检测作业:请求

请求请求样例（VIS输入+DIS输出） POST /v2/6204a5bd270343b5885144cf9c8c158d/services/c-intrusiondetection-cloud/tasks{ "name":"intrusiondetectio_cloud_0", "description":"intrusiondetectio task test", "input":{ "type":"vis", "data":[ { "stream_name":"intrusiondetectio", "index":0 } ] }, "output":{ "dis":{ "stream_name":"dis-intrusion" } }, "service_version":"3.0", "resource_order_id": "840a5cf90d4a4bbaa71f251dfe8fe64e", "service_config":{ "common":{ "car_detection_sw":0, "person_detection_sw":1, "detection_min_size":60, "detection_max_size":1080, "line_detection_sw":1, "region_detection_sw":1, "loitering_detection_sw":0, "target_roi":"{\"lines\":[{\"data\":[[560,680],[1185,506]],\"properties\":{\"side1_name\":\"Side1\",\"side2_name\":\"Side2\"}}],\"polygons\":[{\"data\":[[0,0],[0,1080],[1920,1080],[1920,0]]}]}", "image_compression_ratio":90, "render_result_sw":1, "render_roi_sw":1 } }} 参数说明参数是否必选类型说明 name 是 String 作业名称，只能由中文、字母（a～zA～Z）、数字（0～9）、中划线（-）、下划线（_）组成，长度范围为[1，100]。 description 否 String 作业描述信息，最大长度为500字符长度。 input 是 Object 视频数据输入列表，目前云上入侵检测支持以下输入类型： vis：从视频接入服务中读取视频数据。详细参数定义参见task.input（任务输入参数）。 service_version 是 String 功能版本号，版本号为3.0。 resource_order_id 是 String 购买的算法能力包ID，在服务界面购买算法能力包获取。 output 是 Object 结果数据的输出列表，目前支持将结果输出到您指定的通道中，输出类型为“dis”。详细参数定义参见task.output（任务输出参数）。 service_config 否 Object 服务的算法配置，配置参数见ServiceConfig参数说明。 service_config中common参数说明字段是否必选类型说明 car_detection_sw 否 Int 对应控制台的界面参数“车检测开关”。检测车开关： 0：表示不检测。 1：表示检测。默认值为0。 person_detection_sw 否 Int 对应控制台的界面参数“人检测开关”。检测人开关： 0：表示不检测。 1：表示检测。默认值为1。 detection_min_size 否 Int 对应控制台的界面参数“检测目标最小像素值”。检测目标的长宽最小像素值，取值范围为[60, 4000]，默认值为60。 detection_max_size 否 Int 对应控制台的界面参数“检测目标最大像素值”。检测目标的长宽最大像素值，取值范围为[1080, 4000]，默认值为1080。 line_detection_sw 否 Int 对应控制台的界面参数“过线检测开关”。过线入侵检测开关： 0：表示关闭。 1：表示开启。默认值为1。 region_detection_sw 否 Int 对应控制台的界面参数“区域检测开关”。区域入侵检测开关： 0：表示关闭。 1：表示开启。默认值为1。 loitering_detection_sw 否 Int 对应控制台的界面参数“徘徊检测开关”。徘徊检测开关： 0：表示关闭。 1：表示开启。默认值为0。检测范围与areaSetting区域设置一致。 target_roi 否 String 对应控制台的界面参数“检测区域设置”。表示检测区域，该字段为JSON格式的字符串，API调用时需要加转义符。详细JSON格式参见target_roi（目标区域）。例如： {"lines":[{"data":[[560,680],[1185,506]],"properties":{"side1_name":"Side1","side2_name":"Side2"}}],"polygons":[{"data":[[0,0],[0,1080],[1920,1080],[1920,0]]}]} 参数没有携带时，默认区域为整个视频帧。直线与区域默认位置如图1所示。 image_compression_ratio 否 Int 对应控制台的界面参数“图片压缩比”。图片压缩百分比，取值范围为[20，100]。默认值：90，表示图片压缩比为90%。 render_result_sw 否 Int 对应控制台的界面参数“目标框渲染开关”。输出图像是否绘制告警目标边框，取值范围: "0"：表示不绘制； "1"：表示用红色绘制告警目标边框。默认值为0。 render_roi_sw 否 Int 对应控制台的界面参数“检测区域渲染开关”。输出图像是否绘制检测区域，取值范围: "0"：表示不绘制； "1"：表示用黄色绘制用户设定区域。默认值为0。当target_roi参数未设置时，直线与区域默认位置如图1所示，其中Wframe为帧宽度，Hframe为帧高度。图1 直线与区域默认位置直线两端点point_1与point_2默认值为： point_1=(¼Wframe， ½Hframe) point_2=(¾Wframe， ½Hframe) 默认区域为整个视频帧。

园区智能体 CampusGo 云上入侵检测

园区智能体 CampusGo-查看分析结果

查看分析结果服务输出JSON数据流到DIS指定的通道，包括告警结构化数据和图片数据。从DIS获取数据请参见从DIS获取数据指南。算法输出的JSON结果示例如下，表示识别出视频中在指定区域有人入侵。 { "event_type":196609, "task_id":"a52a4de502664128a92ee914f54e5b9d", "stream_id":"00167440000000000101#1f1934154a774374a278ec3d32dbd468", "message_id":"C8F67CE2-9C2A-11EB-BBF6-0242AC110002", "timestamp":1618299313, "image_base64":"/9j/4AAQSkZJRgA...", "data":{ "event_set":[ { "bounding_box":{ "x":853, "y":450, "w":101, "h":161 }, "detection_id":"C8B3D3A6-9C2A-11EB-BBF6-0242AC110002", "category":0, "start_position":"in", "end_position":"in" } ] }} 表1 JSON结果字段解释字段说明 task_id 表示作业ID。 image_base64 以base64编码形式输出图片数据。 data data中的内容表示算法作业运行输出的识别结果。 bounding_box 告警输出对象的矩形框。 x：矩形框左上角横坐标 y：矩形框左上角纵坐标 w：矩形框宽度 h：矩形框高度 detection_id 告警目标对应的ID。 category 告警目标的类型： 0：人 1：车 2：其他 start_position 表示入侵开始位置：如果是过线入侵，则是入侵开始所在线一侧的名字。如果是区域入侵，则是“in”或者“out”。 in：表示入侵开始在区域里面。 out：表示入侵开始在区域外面。 end_position 表示入侵结束位置：如果是过线入侵，则是入侵结束所在线一侧的名字。如果是区域入侵，则是“in”或者“out”。 in：表示入侵结束在区域里面。 out：表示入侵结束在区域外面。父主题：使用云上入侵检测算法

园区智能体 CampusGo 使用云上入侵检测算法

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