华为云用户手册

响应 响应样例 { "id":"8656efdafebf440bb7008f174db6c567", "name":"trash-abnormal-detect-edge", "creator":"user_test", "project_id":"1f793beac00d4801874db741cbfe10fa", "description":null, "service_version":"3.0", "edge_pool_id":"8dcf5ec7bc4d4a26aa1d3e1bb5ed2b5a", "resource_order_id":"840a5cf90d4a4bbaa71f251dfe8fe64e", "created_at":"2020-09-18T03:35:03Z", "updated_at":"2020-09-18T03:35:51Z", "state":"RUNNING", "input":{ "type":"edgecamera", "data":[ { "id":"aec5857c-222f-4aa9-be39-23654e118886", "index":0 } ] }, "output": { "webhook":{ "url":"https://apigw.xx.com/api/mqs/sit", "headers":{ "content-type":"application/json" } } }, "service_config":{ "common":{ "alert_time_threshold":30, "render_result_sw":1, "render_roi_sw":1, "target_roi": "{\"polygons\":[{\"data\":[[43,266],[42,645],[472,644],[416,212]]},{\"data\":[[311,182],[282,670],[941,661],[835,170]]}]}", "image_compression_ratio":80 } } } 响应参数说明 请参考作业详情参数。

响应 响应样例 { "id":"d92a3de2be594710a981dc673bf5a570", "name":"工服工帽-T4N-edge_0", "creator":"user_test", "project_id":"1f793beac00d4801874db741cbfe10fa", "description":"safetysuitedetection-edge task test", "service_version":"3.0", "edge_pool_id":"ffa02c65f31446fda596744f93aba151", "resource_order_id":"840a5cf90d4a4bbaa71f251dfe8fe64e", "created_at":"2020-09-19T03:58:15Z", "updated_at":"2020-09-19T03:58:15Z", "state":"RUNNING", "input":{ "type":"edgecamera", "data":[ { "id":"6233039b-698f-4347-8ced-ef0d14605c0b", "index":0 } ] }, "output": { "webhook":{ "url":"https://apigw.xx.com/api/mqs/sit", "headers":{ "content-type":"application/json" } } }, "service_config":{ "common":{ "hat_detection_sw":1, "cloth_detection_sw":1, "image_compression_ratio":90, "render_result_sw":1, "target_roi": "{\"polygons\":[{\"data\":[[84,389],[1840,349],[1824,526],[78,526]]}]}", "render_roi_sw":1 } } } 响应参数说明 请参考作业详情参数。

响应 响应样例 { "id":"61761681a6014e7c9024d642a0d4d412", "name":"abnormalpark-edge-task", "creator":"user_test", "project_id":"1f793beac00d4801874db741cbfe10fa", "description":"Abnormalpark task test", "service_version":"3.0", "edge_pool_id":"793f2ae4032b44929cfec2dbcca7c415", "resource_order_id":"840a5cf90d4a4bbaa71f251dfe8fe64e", "created_at":"2020-09-18T03:35:03Z", "updated_at":"2020-09-18T03:35:51Z", "state":"RUNNING", "input":{ "type":"edgecamera", "data":[ { "id":"aec5857c-222f-4aa9-be39-23654e118886", "index":0 } ] }, "output": { "webhook":{ "url":"https://apigw.xx.com/api/mqs/sit", "headers":{ "content-type":"application/json" } } }, "service_config":{ "common":{ "target_roi":"{\"polygons\":[{\"data\":[[50,756],[50,756],[50,756],[100,616]],\"name\":\"a\"},{\"data\":[[50,256],[50,756],[50,756],[100,116]],\"name\":\"b\"}]}", "license_plate":{ "local_city":"B", "local_province":"津" }, "abnormal_park_threshold":180, "abnormal_park_output_interval":180, "output_image_sw":1 } } } 响应参数说明 请参考作业详情参数。

请求 请求样例1（摄像头输入+DIS/Webhook输出） POST /v2/6204a5bd270343b5885144cf9c8c158d/services/c-urban-roadside-stall-edge/tasks { "name": "c-urban-roadside-stall-edge-task", "description": "c-urban-roadside-stall-edge test", "input": { "type": "edgecamera", "data": [ { "id": "25292206-995f-4c31-bfd5-b0dd7bc389e7", "index": 0 } ] }, "output": { "dis": { "stream_name": "dis-suxinxing" }, "webhook": { "url": "https://apigw.huawei.com/api/event/callback", "headers": { "content-type":"application/json" } } }, "service_version": "3.0", "resource_order_id": "840a5cf90d4a4bbaa71f251dfe8fe64e", "edge_pool_id": "8dcf5ec7bc4d4a26aa1d3e1bb5ed2b5a", "service_config": { "common": { "event_disappear_alert_sw": 0, "image_compression_ratio": 90, "roadside_stall_detect_sw": 1, "outstore_stall_detect_sw": 0, "render_roi_sw": 1, "render_result_sw": 1, "target_roi": "{\"polygons\":[{\"data\":[[84,389],[1840,349],[1824,526],[78,526]],\"name\":\"a\"}]}" } } } 请求样例2（edgerestful输入+DIS/Webhook输出） POST /v2/6204a5bd270343b5885144cf9c8c158d/services/c-urban-roadside-stall-edge/tasks { "name": "c-urban-roadside-stall-edge-task", "description": "c-urban-roadside-stall-edge test", "input": { "type": "edgerestful", "data": [ { "index": 0, "url":"https://100.127.134.69:554/test/data", "certificate_check": false, "rtsp_path_in_response": "data/url" } ] }, "output": { "dis": { "stream_name": "dis-suxinxing" }, "webhook": { "url": "https://apigw.huawei.com/api/event/callback", "headers": { "content-type":"application/json" } } }, "service_version": "3.0", "resource_order_id": "840a5cf90d4a4bbaa71f251dfe8fe64e", "edge_pool_id": "8dcf5ec7bc4d4a26aa1d3e1bb5ed2b5a", "service_config": { "common": { "event_disappear_alert_sw": 0, "image_compression_ratio": 90, "roadside_stall_detect_sw": 1, "outstore_stall_detect_sw": 0, "render_roi_sw": 1, "render_result_sw": 1, "target_roi": "{\"polygons\":[{\"data\":[[84,389],[1840,349],[1824,526],[78,526]],\"name\":\"a\"}]}" } } } 请求样例3（VCN输入+DIS/Webhook输出） POST /v2/6204a5bd270343b5885144cf9c8c158d/services/c-urban-roadside-stall-edge/tasks { "name": "c-urban-roadside-stall-edge-task", "description": "c-urban-roadside-stall-edge test", "input": { "type": "vcn", "vcn":{ "ip":"172.100.119.6", "password":"CQeNfcRLwyMvH77AkDBaPS+BKXdFu/1bAXtIMNTx3QPbVewjipNq06nNodxWI28I1lCUsvv2+wB1joepzynLVW3g2nz0k9vaCRDoK6=", "port":"4675", "username":"testname" }, "data": [ { "index": 0, "device_id":"07211540881586160101#f7964493ff764bbf9294d58b22e63de6", "stream_type":1 } ] }, "output": { "dis": { "stream_name": "dis-suxinxing" }, "webhook": { "url": "https://apigw.huawei.com/api/event/callback", "headers": { "content-type":"application/json" } } }, "service_version": "3.0", "resource_order_id": "840a5cf90d4a4bbaa71f251dfe8fe64e", "edge_pool_id": "8dcf5ec7bc4d4a26aa1d3e1bb5ed2b5a", "service_config": { "common": { "event_disappear_alert_sw": 0, "image_compression_ratio": 90, "roadside_stall_detect_sw": 1, "outstore_stall_detect_sw": 0, "render_roi_sw": 1, "render_result_sw": 1, "target_roi": "{\"polygons\":[{\"data\":[[84,389],[1840,349],[1824,526],[78,526]],\"name\":\"a\"}]}" } } } 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，支持从指定的边缘摄像头读取数据，即输入类型为“edgecamera”，“edgerestful”，“VCN”。 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。边缘算法版本支持的显卡硬件为T4和Davinci芯片。 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。 edge_pool_id 是 String 边缘运行池ID，获取方法参见创建边缘运行池。 output 是 Object 结果数据的输出列表，目前支持以下输出类型： DIS：将结果输出到您指定的DIS通道。 Webhook：将结果输出到Webhook URL。 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 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%。 event_disappear_alert_sw 否 Int 对应控制台的界面参数“事件消失告警开关”。 取值范围: "0"：表示不开启。 "1"：表示开启。 默认值为0。 roadside_stall_detect_sw 否 Int 对应控制台的界面参数“占道经营开关”。 "0"：表示不检测占道经营； "1"：表示检测占道经营。 默认值为1。 outstore_stall_detect_sw 否 Int 对应控制台的界面参数“出店经营开关”。 "0"：表示不检测出店经营； "1"：表示检测出店经营。 默认值为0。 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。 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： {"polygons":[{"data":[[84,389],[1840,349],[1824,526],[78,526]],"name":"polygon"}]} 可为每个区域设置名称，后续输出结果时会连带输出区域名称。 参数没有携带时，默认区域为整个视频帧，默认区域名称为空字符串。 repeat_alert_sw 否 Int 对应控制台的界面参数“重复告警开关”。 是否对同一目标进行重复告警，取值范围： "0"：表示关闭，不重复告警； "1"：表示开启，重复告警。 默认值为0。 重复告警开关开启后，周期性的告警所有目标，同一目标每次告警的detection_id相同，参数repeat_alert_interval才会生效。 repeat_alert_interval 否 Int 对应控制台的界面参数“重复告警间隔”。 在参数repeat_alert_sw为1时才会生效。 控制重复告警的时间间隔，单位为秒。取值范围：[30, 86400]，最长时间间隔为24小时。 默认值为30。每30秒告警一次，同一个告警目标detection_id相同。

响应 响应样例 { "id":"8656efdafebf440bb7008f174db6c567", "name":"c-highpoint-crowdcount-edge-edge", "creator":"user_test", "project_id":"1f793beac00d4801874db741cbfe10fa", "description":null, "service_version":"3.0", "edge_pool_id":"8dcf5ec7bc4d4a26aa1d3e1bb5ed2b5a", "resource_order_id":"840a5cf90d4a4bbaa71f251dfe8fe64e", "created_at":"2021-01-26T03:35:03Z", "updated_at":"2021-01-26T03:35:51Z", "state":"RUNNING", "input":{ "type":"edgecamera", "data":[ { "id":"aec5857c-222f-4aa9-be39-23654e118886", "index":0 } ] }, "output":{ "webhook": { "url": "https://apigw.huawei.com/api/mqs/message/sit", "headers": { "content-type": "application/json" } } }, "service_config":{ "common":{ "image_compression_ratio": 90, "trash_detect_sw": 1, "render_roi_sw": 1, "render_result_sw": 1, "target_roi": "{\"polygons\":[{\"data\":[[84,389],[1840,349],[1824,526],[78,526]]}]}" } } } 响应参数说明 请参考作业详情参数。

响应 响应样例（VIS输入+DIS输出） { "id":"5c127c7844674d2382b7daae07794152", "name":"c-highpoint-crowdcount-cloud-test", "creator":"user_test", "project_id":"1f793beac00d4801874db741cbfe10fa", "description":"c-highpoint-crowdcount-cloud task test", "service_version":"3.0", "resource_order_id":"840a5cf90d4a4bbaa71f251dfe8fe64e", "created_at":"2020-09-22T08:08:39Z", "updated_at":"2020-09-22T08:08:39Z", "state":"PENDING", "input":{ "type":"vis", "data":[ { "stream_name":"intrusiondetectio", "index":0 } ] }, "output":{ "dis":{ "stream_name":"dis-intrusion" } }, "service_config":{ "common":{ "image_compression_ratio": 90, "roadside_stall_detect_sw": 1, "outstore_stall _detect_sw": 0, "render_roi_sw": 1, "render_result_sw": 1, "target_roi": "{\"polygons\":[{\"data\":[[84,389],[1840,349],[1824,526],[78,526]]}]}" } } } 响应参数说明 请参考作业详情参数。

请求 请求样例1（摄像头输入+DIS/Webhook输出） POST /v2/6204a5bd270343b5885144cf9c8c158d/services/c-trash-abnormal-detect-edge/tasks { "name": "trashabnormaldetect-edge-task", "description": "trashabnormaldetect task test", "input": { "type": "edgecamera", "data": [ { "id": "9f8933c9-448c-48e5-8bc0-631ea83b92eb", "index": 0 } ] }, "output": { "dis": { "stream_name": "dis-trashabnormaldetect-edge" }, "webhook": { "url": "https://apigw.huawei.com/api/event/callback", "headers": { "content-type":"application/json" } } }, "service_version": "3.0", "resource_order_id": "840a5cf90d4a4bbaa71f251dfe8fe64e", "edge_pool_id": "8dcf5ec7bc4d4a26aa1d3e1bb5ed2b5a", "service_config": { "common": { "alert_time_threshold": 30, "render_result_sw": 1, "render_roi_sw": 1, "target_roi": "{\"polygons\":[{\"data\":[[43,266],[42,645],[472,644],[416,212]]},{\"data\":[[311,182],[282,670],[941,661],[835,170]]}]}", "image_compression_ratio": 80 } } } 请求样例2（edgerestful输入+DIS/Webhook输出） POST /v2/6204a5bd270343b5885144cf9c8c158d/services/c-trash-abnormal-detect-edge/tasks { "name": "trashabnormaldetect-edge-task", "description": "trashabnormaldetect task test", "input": { "type": "edgerestful", "data": [ { "index": 0, "url":"https://100.127.134.69:554/test/data", "certificate_check": false, "rtsp_path_in_response": "data/url" } ] }, "output": { "dis": { "stream_name": "dis-trashabnormaldetect-edge" }, "webhook": { "url": "https://apigw.huawei.com/api/event/callback", "headers": { "content-type":"application/json" } } }, "service_version": "3.0", "resource_order_id": "840a5cf90d4a4bbaa71f251dfe8fe64e", "edge_pool_id": "8dcf5ec7bc4d4a26aa1d3e1bb5ed2b5a", "service_config": { "common": { "alert_time_threshold": 30, "render_result_sw": 1, "render_roi_sw": 1, "target_roi": "{\"polygons\":[{\"data\":[[43,266],[42,645],[472,644],[416,212]]},{\"data\":[[311,182],[282,670],[941,661],[835,170]]}]}", "image_compression_ratio": 80 } } } 请求样例3（VCN输入+DIS/Webhook输出） POST /v2/6204a5bd270343b5885144cf9c8c158d/services/c-trash-abnormal-detect-edge/tasks { "name": "trashabnormaldetect-edge-task", "description": "trashabnormaldetect task test", "input": { "type": "vcn", "vcn":{ "ip":"172.100.119.6", "password":"CQeNfcRLwyMvH77AkDBaPS+BKXdFu/1bAXtIMNTx3QPbVewjipNq06nNodxWI28I1lCUsvv2+wB1joepzynLVW3g2nz0k9vaCRDoK6=", "port":"4675", "username":"testname" }, "data": [ { "index": 0, "device_id":"07211540881586160101#f7964493ff764bbf9294d58b22e63de6", "stream_type":1 } ] }, "output": { "dis": { "stream_name": "dis-trashabnormaldetect-edge" }, "webhook": { "url": "https://apigw.huawei.com/api/event/callback", "headers": { "content-type":"application/json" } } }, "service_version": "3.0", "resource_order_id": "840a5cf90d4a4bbaa71f251dfe8fe64e", "edge_pool_id": "8dcf5ec7bc4d4a26aa1d3e1bb5ed2b5a", "service_config": { "common": { "alert_time_threshold": 30, "render_result_sw": 1, "render_roi_sw": 1, "target_roi": "{\"polygons\":[{\"data\":[[43,266],[42,645],[472,644],[416,212]]},{\"data\":[[311,182],[282,670],[941,661],[835,170]]}]}", "image_compression_ratio": 80 } } } 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，支持从指定的边缘摄像头读取数据，即输入类型为“edgecamera”，“edgerestful”，“VCN”。 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。边缘算法版本支持的显卡硬件为T4和Davinci芯片。 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。 edge_pool_id 是 String 边缘运行池ID，获取方法参见创建边缘运行池。 output 是 Object 结果数据的输出列表，目前支持以下输出类型： DIS：将结果输出到您指定的DIS通道 。 Webhook：将结果输出到Webhook URL。 Localpath：将作业的运行结果保存在边缘节点本地（节点必须为linux系统），必须为linux路径，例如“/opt/cloud/”。 详细参数定义见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 alert_time_threshold 否 Int 对应控制台的界面参数“告警触发时间”。当检测到垃圾桶状态异常达到该时长是触发告警。取值范围[30, 3600], 单位秒。 默认值：30。 target_roi 否 String 对应控制台的界面参数“区域设置”。 垃圾桶检测区域，当在该区域内的垃圾桶被检测到异常状态时，触发告警。 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： {"polygons":[{"data":[[43,266],[42,645],[472,644],[416,212]]},{"data":[[311,182],[282,670],[941,661],[835,170]]}]} 参数没有携带时，默认全屏都是检测区域。 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。 image_compression_ratio 否 Int 对应控制台的界面参数“图片压缩比”。 输出图片压缩百分比，取值范围为[20，100]。 默认值：90，表示图片压缩比为90%。

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。

请求 请求样例1（VCN输入+WEBHOOK输出） POST /v2/6204a5bd270343b5885144cf9c8c158d/services/c-staffonduty-edge/tasks { "name": "staffonduty-task", "description": "staffonduty task test", "input": { "type": "vcn", "vcn":{ "ip":"172.100.119.6", "password":"CQeNfcRLwyMvH77AkDBaPS+BKXdFu/1bAXtIMNTx3QPbVewjipNq06nNodxWI28I1lCUsvv2+wB1joepzynLVW3g2nz0k9vaCRDoK6=", "port":"4675", "username":"testname" }, "data": [ { "index": 0, "stream_type": 1, "device_id":"07211540881586160101#f7964493ff764bbf9294d58b22e63de6" } ] }, "output": { "webhook":{ "url":"https://apigw.xx.com/api/mqs/sit", "headers":{ "content-type":"application/json" } } }, "service_version": "3.0", "resource_order_id": "840a5cf90d4a4bbaa71f251dfe8fe64e", "edge_pool_id": "8dcf5ec7bc4d4a26aa1d3e1bb5ed2b5a", "service_config": { "common": { "target_roi": "{\"polygons\":[{\"data\":[[484,465],[1850,450],[1905,1013],[515,1050]]},{\"data\":[[484,125],[1800,125],[1800,677],[495,677]]}]}", "image_compression_ratio": 90, "key_region_detection_sw": 1, "key_region_detect_interval": 2, "key_region_detect_threshold": 2, "key_region_person_count": 50 } } } 请求样例2（摄像头输入+DIS输出） POST /v2/6204a5bd270343b5885144cf9c8c158d/services/c-staffonduty-edge/tasks { "name": "staffonduty-edge-task", "description": "staffonduty task test", "input": { "type": "edgecamera", "data": [ { "id": "aec5857c-222f-4aa9-be39-23654e118886", "index": 0 } ] }, "output": { "dis": { "stream_name": "dis-staffonduty-edge" } }, "service_version": "3.0", "resource_order_id": "840a5cf90d4a4bbaa71f251dfe8fe64e", "edge_pool_id": "8dcf5ec7bc4d4a26aa1d3e1bb5ed2b5a", "service_config": { "common": { "target_roi": "{\"polygons\":[{\"data\":[[484,465],[1850,450],[1905,1013],[515,1050]]}, {\"data\":[[484,125],[1800,125],[1800,677],[495,677]]}]}", "image_compression_ratio": 90, "key_region_detection_sw": 1, "key_region_detect_interval": 2, "key_region_detect_threshold": 2, "key_region_person_count": 50 } } } 请求样例3（edgerestful输入+DIS输出） POST /v2/6204a5bd270343b5885144cf9c8c158d/services/c-staffonduty-edge/tasks { "name": "staffonduty-task", "description": "staffonduty task test", "input": { "type": "edgerestful", "data": [ { "index": 0, "url":"https://100.127.134.69:554/test/data", "certificate_check": false, "rtsp_path_in_response": "data/url" } ] }, "output": { "dis": { "stream_name": "dis-staffonduty-edge" } }, "service_version": "3.0", "resource_order_id": "840a5cf90d4a4bbaa71f251dfe8fe64e", "edge_pool_id": "8dcf5ec7bc4d4a26aa1d3e1bb5ed2b5a", "service_config": { "common": { "target_roi": "{\"polygons\":[{\"data\":[[484,465],[1850,450],[1905,1013],[515,1050]]},{\"data\":[[484,125],[1800,125],[1800,677],[495,677]]}]}", "image_compression_ratio": 90, "key_region_detection_sw": 1, "key_region_detect_interval": 2, "key_region_detect_threshold": 2, "key_region_person_count": 50 } } } 请求样例4（VCN输入+DIS输出） POST /v2/6204a5bd270343b5885144cf9c8c158d/services/c-staffonduty-edge/tasks { "name": "staffonduty-task", "description": "staffonduty task test", "input": { "type": "vcn", "vcn":{ "ip":"172.100.119.6", "password":"CQeNfcRLwyMvH77AkDBaPS+BKXdFu/1bAXtIMNTx3QPbVewjipNq06nNodxWI28I1lCUsvv2+wB1joepzynLVW3g2nz0k9vaCRDoK6=", "port":"4675", "username":"testname" }, "data": [ { "index": 0, "stream_type": 1, "device_id":"07211540881586160101#f7964493ff764bbf9294d58b22e63de6" } ] }, "output": { "dis": { "stream_name": "dis-staffonduty-edge" } }, "service_version": "3.0", "resource_order_id": "840a5cf90d4a4bbaa71f251dfe8fe64e", "edge_pool_id": "8dcf5ec7bc4d4a26aa1d3e1bb5ed2b5a", "service_config": { "common": { "target_roi": "{\"polygons\":[{\"data\":[[484,465],[1850,450],[1905,1013],[515,1050]]},{\"data\":[[484,125],[1800,125],[1800,677],[495,677]]}]}", "image_compression_ratio": 90, "key_region_detection_sw": 1, "key_region_detect_interval": 2, "key_region_detect_threshold": 2, "key_region_person_count": 50 } } } 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，支持从指定的边缘摄像头读取数据，即输入类型为“edgecamera”，“edgerestful”，“VCN”。 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。边缘算法版本支持的显卡硬件为T4和Davinci芯片。 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。 edge_pool_id 是 String 边缘运行池ID，获取方法参见创建边缘运行池。 output 是 Object 结果数据的输出列表，目前支持以下输出类型： DIS：将结果输出到您指定的DIS通道 。 Webhook：将结果输出到Webhook URL。 Localpath：将作业的运行结果保存在边缘节点本地（节点必须为linux系统），必须为linux路径，例如“/opt/cloud/”。 详细参数定义见task.output（任务输出参数）。 service_config 否 Object 服务的算法配置，配置参数见service_config参数说明。 service_config参数说明 参数 是否必选 类型 说明 common 否 Object 作业参数配置，配置参数见common参数说明。 common参数说明 参数 是否必选 类型 说明 key_region_detection_sw 否 Int 对应控制台的界面参数“关键岗位检测开关”。 是否开启关键岗位检测告警，取值范围： 0：表示不开启 1：表示开启 默认值为1。 key_region_person_count 否 Int 对应控制台的界面参数“在岗最小人数”。 关键岗位检测区域的最少人数，取值范围为[1, 100]，默认值为2。 key_region_detect_interval 否 Int 对应控制台的界面参数“检测周期”。 关键区域检测周期，单位为秒。取值范围为[1, 3600]，默认值为1。当时间到达检测周期整数倍时，触发算法检测在岗人数。 key_region_detect_threshold 否 Int 对应控制台的界面参数“告警触发阈值”。 告警触发阈值，单位为检测周期个数。取值范围为[1, 3600]，默认值为60。假设告警触发阈值为N，当连续N个检测周期时间内检测结果都不满足最小在岗人数，则触发告警。触发告警或满足在岗人数则重新开始计数，直到再次达到告警阈值。 image_compression_ratio 否 Int 对应控制台的界面参数“图片压缩比”。 取值范围[20，100]，默认值：90，表示图片压缩比90%。 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。在告警图片中区域框会用黄色画出来。详细JSON格式参见target_roi（目标区域）。 例如： {"polygons":[{"data":[[84,389],[1840,349],[1824,526],[78,526]]}]} 参数没有携带时，默认区域为整个视频帧中间的1/4。 当target_roi参数未设置时，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 区域默认位置 默认区域为矩形，假设矩形的四个端点分别为point_1、point_2、point_3、point_4，其位置默认为： point_1=(¼Wframe， ¼Hframe) point_2=(¾Wframe， ¼Hframe) point_3=(¼Wframe， ¾Hframe) point_4=(¾Wframe， ¾Hframe)

响应 响应样例（VIS输入+DIS输出） { "id":"5c127c7844674d2382b7daae07794152", "name":"c-trash-abnormal-detect-cloud-task", "creator":"user_test", "project_id":"1f793beac00d4801874db741cbfe10fa", "description":"c-trash-abnormal-detect task test", "service_version":"3.0", "resource_order_id":"840a5cf90d4a4bbaa71f251dfe8fe64e", "created_at":"2020-09-22T08:08:39Z", "updated_at":"2020-09-22T08:08:39Z", "state":"PENDING", "input":{ "type":"vis", "data":[ { "stream_name":"c-trash-abnormal-detect-cloud-video", "index":0 } ] }, "output":{ "dis":{ "stream_name":"dis-trash-abnormal-detect-cloud" } }, "service_config":{ "common":{ "alert_time_threshold":30, "render_result_sw":1, "render_roi_sw":1, "target_roi": "{\"polygons\":[{\"data\":[[43,266],[42,645],[472,644],[416,212]]},{\"data\":[[311,182],[282,670],[941,661],[835,170]]}]}", "image_compression_ratio":80 } } } 响应参数说明 请参考作业详情参数。

响应 响应样例（标签检索的响应） { "retrieve_msg”:”积水,公路:0.92; 汽车:0.89; 摆摊：0.8; 河流:0.3”, "timestamp":1675302840 } 成功JSON格式说明 字段 类型 说明 timestamp Uint64 触发告警时间点的时间戳。 retrieve_msg String 标签检索的相似度排序结果，输出每个标签对应的匹配得分，并从高到底排序 响应样例（响应失败） { "error_code":"ERROR.003", "error_msg":"Invalid input parameters, value type of image_base64 must be string." } 状态码 状态码 说明 200 处理成功 500 服务器遇到了一个未曾预料的状况，导致无法完成对请求的处理。 错误码 响应样例2（失败）的错误码及错误信息如下： 错误码 错误信息 说明 ERROR.001 parameter 'image_base64' must be provided. image_base64是必填项目，必须输入 ERROR.002 Decoding of the request parameter 'image_base64' fails. 请求参数image_base64的元素解码base64失败 ERROR.003 Invalid input parameters, value type of 'image_base64' must be string. 请求体Request Body的内容存在错误, image_base64必须是string类型 ERROR.004 Input json is wrong, please check 请求体Request Body的内容存在错误, 请校验是否为json格式 ERROR.005 Invalid input parameters, value type of 'distortion_thresh' must be float. 请求体Request Body的内容存在错误, distortion_thresh必须是float类型 ERROR.006 Request parameter 'distortion_thresh' out of range. 请求体 Request Body 的内容存在错误, 'distortion_thresh'填写错误 ERROR.007 Invalid input parameters, value type of 'pre_image_base64' must be string. 请求体Request Body的内容存在错误, pre_image_base64必须是string类型 ERROR.008 Parameter 'url' must be provided image_base64是必填项目，必须输入 ERROR.009 Exist invalid format url address in parameter 'url' 'url'中的内容存在错误，存在非法地址 ERROR.010 Size of 'url' list out of range, should not larger than 10 'url'的大小超过限制 ERROR.011 Size of 'url' list is not equal to 'count' ‘url’的大小与‘count'值不相等 ERROR.012 parameter 'labels' must be provided. labels是必填项目，必须输入 ERROR.013 parameter 'labels' format is not correct. labels的值格式不正确，必须是string类型，且不为空

请求 请求样例-标签检索 POST http://ip:port/v1/c-image-tag-retrieve/tag-retrieve Request Header: Content-Type: application/json Request Body: { "image_base64":"/9j/4AAQSkZJRgABAgEASABIAAD***", " labels":"积水,公路;河流;汽车;摆摊", } 参数说明 参数 是否必选 类型 说明 image_base64 是 string 单个图像base64编码，要求： 整个请求体大小限制4M，建议使用JPG、PNG、JPEG、BMP格式的图 labels 是 string 用户输入关键词标签（至少需要有一个），每个类别可以包含多个标签，算法最后输出图片对每个类别的组合标签的相似度排序。不同类别的标签用分号(;)隔开，同一类别里的不同标签用逗号(,)隔开，如“积水,公路;河流;汽车;摆摊”

产品优势 部署形态灵活可选，除云上智能分析外，同步支持算法边缘节点部署，有效降低带宽成本。边缘与云上智能算法版本同步升级、按需收费。 基于鲲鹏系列处理器和昇腾AI芯片，提供高并发低时延的多模态数据分析能力，保证园区场景业务的高效闭环。 面向泛园区场景提供多种智能分析算法，基于深度学习等领先技术，保证人、车辆、事件、行为的高精度感知和处理。 通过视频分析、图像处理和 自然语言处理 技术，对园区和城市治理中的视频、图片和文本数据进行多模态联合分析，充分挖掘数据潜在关联性。

如何判断源站存在泄露风险 您可以在非华为云环境直接使用Telnet工具连接源站公网IP地址的业务端口（或者直接在浏览器中输入访问Web应用的IP），查看是否建立连接成功。 如果可以连通 表示源站存在泄露风险，一旦黑客获取到源站公网IP就可以绕过WAF直接访问。 如果无法连通 表示当前不存在源站泄露风险。 例如，测试已接入WAF防护的源站IP对外开放的443端口是否能成功建立连接，显示如图1所示类似信息，说明端口可连通，表示该源站存在泄露风险。 图1 测试源站泄露风险

防护效果 开启Web基础防护功能后，在浏览器中输入模拟SQL注入攻击的测试域名，WAF将拦截了此条攻击。您可以在“安全总览”页面，查看攻击的拦截日志，如图4所示。 图3 SQL攻击拦截 图4 安全统计 在“防护事件”页面，您可查看“昨天”、“今天”、“3天”、7天、“30天”或者自定义时间范围内的防护日志。同时，在攻击事件的“操作”列，单击“详情”，可以查看具体的攻击信息，如图5所示。 图5 防护事件列表

HSS和WAF的网页防篡改的区别 表1 HSS和WAF网页防篡改的区别 类别 HSS WAF 静态网页 锁定驱动级文件目录、Web文件目录下的文件，禁止攻击者修改。 缓存服务端静态网页 动态网页 动态数据防篡改 提供tomcat应用运行时自我保护，能够检测针对数据库等动态数据的篡改行为。 特权进程管理 配置特权进程白名单后，网页防篡改功能将主动放行可信任的进程，确保正常业务进程的运行。 不支持 备份恢复 主动备份恢复 若检测到防护目录下的文件被篡改时，将立即使用本地主机备份文件自动恢复被非法篡改的文件。 远端备份恢复 若本地主机上的文件目录和备份目录失效，可通过远端备份服务恢复被篡改的网页。 不支持 防护对象 支持预防篡改和恢复篡改能力，适用于对网站防护要求高的用户。 适用于对网站防护要求低，仅需要对应用层进行防护的用户。

什么是网页篡改&网页被篡改的后果 网页篡改是一种通过网页应用中的漏洞获取权限，通过非法篡改Web应用中的内容、植入暗链等，传播恶意信息，危害社会安全并牟取暴利的网络攻击行为。 如果网页被篡改，可能导致网页被植入色情、诈骗等非法信息的链接；发表反动言论，从而造成不良社会影响，损害企业品牌形象；对政府、高校、企事业单位等有影响力的单位来说，页面被恶意篡改将无意间成为传播危害社会安全等信息的帮凶，无形中错误引导大众，造成难以挽回的损失。

修订记录 发布日期 修订记录 2023-12-26 第九次发布。 本次变更说明如下： 在方案概述~DC双链路负载混合云组网构建步骤章节，增加DC双链路负载混合云组网场景。 2023-12-07 第八次发布。 本次变更说明如下： 在方案概述~迁移DC直连VPC组网实施步骤章节，增加DC直连VPC组网迁移场景。 2023-10-25 第七次发布。 本次变更说明如下： 在方案概述~验证跨区域网络的通信情况章节，增加云连接中心网络内容。 2023-06-01 第六次发布。 本次变更说明如下： 在方案概述~通过企业路由器和中转VPC构建组网实施步骤章节，新增中转VPC场景。 2023-01-12 第五次正式发布。 本次变更说明如下： 在方案概述~DC/VPN双链路互备混合云组网构建步骤章节，增加DC/VPN双链路互备混合云组网内容。 2022-12-12 第四次正式发布。 本次变更说明如下： 在方案概述和在中心网络内为跨区域连接配置带宽章节，增加全域互联带宽的说明。 2022-10-30 第三次正式发布。 本次变更说明如下： 新增方案概述~迁移VPC对等连接实施步骤章节，新增VPC对等连接迁移场景。 2022-05-31 第二次正式发布。 本次变更说明如下： 在方案概述章节，增加共享企业路由器相关说明。 2022-03-30 第一次正式发布。

集群纳管相关操作 在“集群纳管”列表，可对纳管进行以下操作。 表1 集群纳管相关操作 任务 操作步骤 查询纳管 在搜索输入框中输入搜索条件，按回车键即可查询。 查看纳管详情 单击纳管名称前的，查看纳管详情。 删除纳管集群 单击操作栏“解除纳管”，可删除纳管。 说明： 当节点均“驱逐”且无作业运行时，方能解除纳管。 编辑纳管集群 单击操作栏“编辑”，可以对纳管进行编辑。 资源管理 单击操作栏的“资源管理”，具体请参考资源管理。 修改标签 单击集群名称前的“”，展开各个节点信息。 在节点的操作栏中，单击“修改标签”，可对节点的标签进行修改。 驱逐节点 单击集群名称前的“”，展开各个节点信息。 在节点的操作栏中，单击“驱逐节点”。 恢复节点 当节点被驱逐后，想要恢复节点时，可以按照以下步骤操作： 单击集群名称前的“”，展开各个节点信息。 在节点的操作栏中，单击“恢复节点”。

Simpro版本升级处理 simpro新版本升级会带来一些Catalogs中内容的改变，需要手动将安装目录中Catalogs的变化文件同步到每个用户的workspace。 # 以用户Octopus02举例（以每个环境的用户为准） # 将Catalogs变更内容同步到Octopus02 rsync -av --ignore-existing /opt/simpro/workspace/Catalogs/ /home/Octopus02/workspace/Catalogs # 将整个目录的权限变更回Octopus02 chown -R Octopus02:Octopus02 /home/Octopus02/workspace/Catalogs 之后使用安装目录的configure.xml覆盖每个用户workspace的configure.xml。 父主题： 在线仿真配置

镜像版本相关操作 在“镜像版本”列表，还可以完成以下操作。 表2 镜像版本相关操作 任务 操作步骤 推送镜像 单击指定镜像版本“操作”栏内的“推送”。 复制登录指令，登录镜像仓库。 在docker客户端，用“docker tag”命令将要推送上库的本地镜像打标签为推送指令“docker push”后的镜像名称。例如： docker tag 本地镜像 odrp-beta.Octopus.ias.huawei.com/Octopus/11ffec1e 在docker客户端，复制推送指令，将镜像推送至Octopus平台。 拉取镜像 支持将平台的镜像拉取至本地进行调试开发。 单击指定镜像版本“操作”栏内的“拉取”。 复制拉取指令，将镜像拉取至本地。 删除镜像版本 单击镜像版本操作栏内的“删除”，可删除镜像版本。

在线仿真系统配置 新增用户组。 sudo groupadd user-creators sudo groupadd change-vt sudo groupadd user-switch sudo groupadd x11vnc-owner sudo groupadd change-owner sudo groupadd find-files sudo groupadd LimitedAdmins sudo groupadd netstat-watcher 将Octopus添加到组。 sudo usermod -aG user-creators Octopus sudo usermod -aG change-vt Octopus sudo usermod -aG user-switch Octopus sudo usermod -aG x11vnc-owner Octopus sudo usermod -aG change-owner Octopus sudo usermod -aG find-files Octopus sudo usermod -aG LimitedAdmins Octopus sudo usermod -aG netstat-watcher Octopus 修改sudoers文件。 nano /etc/sudoers # 将内容加到ALL=(ALL:ALL) ALL下面 # 添加前最好查询下每个命令的位置，例如 whereis chvt,将命令的地址修改为对应环境的地址 ########## # Allow members of group sudo to execute any command %sudo ALL=(ALL:ALL) ALL ########## %user-creators ALL=(ALL) NOPASSWD: /usr/sbin/useradd %change-vt ALL=(ALL) NOPASSWD: /bin/chvt %user-switch ALL=(ALL) NOPASSWD: /bin/su %x11vnc-owner ALL=(ALL) NOPASSWD: /usr/bin/x11vnc %change-owner ALL=(ALL) NOPASSWD: /usr/bin/chown %find-files ALL=(ALL) NOPASSWD: /usr/bin/find %LimitedAdmins ALL=(ALL) NOPASSWD: /bin/systemctl %netstat-watcher ALL=(ALL) NOPASSWD: /usr/bin/netstat 如果之前服务器上配置了supervisor，需要停止。 systemctl stop supervisor systemctl disable supervisor 只允许特定用户Octopus使用su命令。 sudo groupadd su-users sudo groupadd su sudo usermod -aG su-users Octopus sudo dpkg-statoverride --update --add root su 4750 /bin/su sudo chgrp su-users /bin/su 父主题： 在线仿真配置

购买服务 登录Octopus服务平台，在左侧菜单栏中单击“总览”。 单击购买服务入口。 图4 购买入口 选择需要购买的基本服务，购买时长、购买个数以及是否自动续费。 若已购买的服务，会在服务后打上“已购买”的标签，并不支持到期前的重复购买。 图5 基本服务 单击“下一步”，选择扩容包、通用处理节点。 图6 扩容包、通用处理节点 购买扩容包和节点时，需要事前购买相对应的服务。 单击“下一步”，确认配置。 图7 确认配置 确认无误后，单击“去支付”，界面生成支付订单，可根据自身情况选择支付方式，确认付款。

Dockerfile 通常情况下Dockerfile无需变动，如赛目提供的环境准备脚本env_prepare_for_ubuntu18.04.sh有更新，则需要更新Dockerfile对应的内容。以1.9.5为例： FROM ubuntu:18.04 RUN apt-get update \ && apt-get install -y --no-install-recommends \ python3-dev \ libboost-system1.65.1 \ libboost-filesystem1.65.1 \ libgconf-2-4 \ libxss1 \ libcoin80v5 \ libpcap0.8 \ vlc \ sudo \ && rm -rf /var/apt/cache/* EXPOSE 10101 ENV PATH /opt/simpro/simulator/bin:${PATH} ENV LD_LIBRARY_PATH /opt/simpro/simulator/lib:/opt/simpro/simulator/thirdLib:/opt/simpro/PythonEval/bin WORKDIR /tmp/ COPY SimProInstall.deb ./ RUN useradd -m simpro -u 1000 -s /bin/bash RUN dpkg -i SimProInstall.deb \ && rm -rf /tmp/* \ && useradd -m Octopus -u 1099 -c 'Octopus User' -s /bin/bash \ && chown Octopus:Octopus -R /opt/ WORKDIR /opt/simpro/workspace COPY configure.xml ./ RUN chown Octopus:Octopus configure.xml

构建官方VTD基础镜像 对2021.1进行纯净安装，参考vtd安装文档。 进入 Runtime/Tools/Docker/vtd.run.control/，使用vtd的 CreateDockerPackage.sh 脚本分离必要的VTD文件，执行: sudo apt update sudo apt-get install rsync mkdir build ./CreateDockerPackage.sh build cd build/vtd.run.control 目录下有以下文件： buildDocker.sh Dockerfile opt/ runDocker.sh vtd.run.control.tgz 根据需求修改 buildDocker.sh ，比如修改apt源，ubunut基础镜像等，添加代理等，如果网络可达，可以不用改。 执行镜像构建脚本： ./buildDocker.sh 构建完成之后，会生成如下形式的镜像： vtd.run.control:latest 根据需要修改镜像tag，建议与vtd版本相关，如： docker tag vtd.run.control:latest vtd.run.control:2021.1.0.0 父主题： VTD镜像制作

Scalar Units speed units。 SPEED_UNIT = { "meter_per_second": 1.0, "mps": 1.0, "kilometer_per_hour": 0.277777778, "kmph": 0.277777778, "kph": 0.277777778, "mile_per_hour": 0.447038889, "mph": 0.447038889, "miph": 0.447038889, "mmph": 0.000000278, "millimeter_per_hour": 0.000000278 } acceleration units。 ACCELERATION_UNIT = { "meter_per_sec_sqr": 1.0, "mpsps": 1.0, "mpss": 1.0, "kilometer_per_hour_per_sec": 0.5270462769, "kmphps": 0.5270462769, "mile_per_hour_per_sec": 0.6686096686, "miphps": 0.6686096686 } length units。 LENGTH_UNIT = { "nanometer": 0.000000001, "nm": 0.000000001, "micrometer": 0.000001, "millimeter": 0.001, "mm": 0.001, "centimeter": 0.01, "cm": 0.01, "meter": 1.0, "m": 1.0, "kilometer": 1000.0, "km": 1000.0, "inch": 0.0254, "feet": 0.3048, "mile": 1609.344, "mi": 1609.344 } time units。 TIME_UNIT = { "millisecond": 0.001, "ms": 0.001, "second": 1.0, "sec": 1.0, "s": 1.0, "minute": 60.0, "min": 60.0, "hour": 3600.0, "h": 3600.0 } angle units。 ANGLE_UNIT = { "degree": 57.295779513, "deg": 57.295779513, "radian": 1.0, "rad": 1.0 } 父主题： 附录 Appendix

产品优势 一站式 开箱即用，全托管的自动驾驶云服务，用户无需从零搭建一套复杂的自动驾驶大数据平台、AI平台、仿真平台、标注平台等多个工具平台，只需聚焦于核心价值（自动驾驶算法、标注数据、仿真场景），快速开展自动驾驶业务，跟上瞬息多变的市场节奏。 海量数据 平台可支持PB级数据存储和亿级数据秒级检索。 软硬件加速 感知算法训练和仿真需要使用大量GPU资源，Octopus依托华为自研软硬件能力提供的强大算力支持，满足每天百万公里仿真测试和算法训练。 自动化标注 自动驾驶算法的持续提升依托于持续增加的高质量标注数据集，平台提供预标注范例模型，能对常用的物体如乘用车、大巴车、行人、骑行人、交通灯、可行驶区域等进行预标注，同时通过难例挖掘持续提升标注数据集质量。 仿真场景库 提供场景库管理和分布式运行能力，覆盖大部分驾驶路况，提升自动驾驶安全性。 并行仿真 实车测试成本高，危险系数高，提供并行仿真能力，能够利用云端资源快速回归仿真场景，提供上千个并行仿真节点，完成日行百万公里虚拟里程。 车云无缝对接 支持无缝对接自动驾驶车辆上的移动数据中心（Mobile Data Center，简称MDC）等车端硬件平台，实现车云协同。

AB类log函数评分方案 在该评分方案中，A类指标必须通过，如果该类指标有一项没有通过，则得分直接不及格（低于60分）。 在有A类指标参与评测时，B类指标即使有几项没有通过，整个得分也不会不及格。 B类指标不通过数超过一定比列时，对应的分数要小于80分。 在有A类指标参与评测时，B类指标即使有几项没有通过，整个得分也不会不及格。 C类指标不参与评分。 在没有A类指标参与评测时，B类指标评分权重更大，这样只要有几项B类指标不通过，则对应的评分会小于60分。 AB类log函数评分原则（Principle） AB类log函数评测分数计算实现（Equation） 父主题： 评测分数计算介绍

批量上传场景 平台支持通过上传脚本的形式对场景进行批量上传，具体操作步骤如下： 在获得上传脚本时，Gitee上的代码分支需要选择2.0.001-S000T分支。 批量上传脚本获取地址如下： https://gitee.com/huawei-octopus/scenario-upload-demo/blob/2.0.001-S000T/src/main.py 根据下表设置环境变量： 参数名 数据类型 说明 OSSM_ENDPOINT String 场景管理服务的endpoint PROJECT_ID String 项目ID V IAM String 获取token的VIAM的endpoint VERIFY_SSL Bool 是否开启ssl验证 MAX_TASK_SIZE Int 最大并发数 使用ak，sk生成API调用所需要的凭据，执行命令如下： python main.py login -ak xxx -sk xxx ak = System.getenv("HUAWEICLOUD_SDK_AK");sk = System.getenv("HUAWEICLOUD_SDK_SK"); #认证用的ak和sk硬编码到代码中或者明文存储都有很大的安全风险，建议在配置文件或者环境变量中密文存放，使用时解密，确保安全； #本示例以ak和sk保存在环境变量中来实现身份验证为例，运行本示例前请先在本地环境中设置环境变量HUAWEICLOUD_SDK_AK和HUAWEICLOUD_SDK_SK。 # 如果进行了加密还需要进行解密操作。 请准备好批量场景（文件夹层级最多支持5层），文件夹结构举例如下： 执行批量上传命令： （需根据需要填入正确版本，默认为vtd） python main.py upload --path /tmp --version vtd --root xxx --simulator 参数名 数据类型 是否必选 说明 path String 是 要上传的批量场景文件夹地址 version String 否 场景版本，默认vtd 等待上述脚本执行完成，批量上传任务完成。 父主题： 应用示例

仿真服务分类 表1 仿真服务权限 分类 权限 对应API接口 授权项（Action） IAM项目 (Project) 企业项目 (Enterprise Project) 场景地图 创建地图场景 POST /v2/{project_id}/sim/sm/maps octopus:simScenario:create √ √ 修改场景地图文件 PATCH /v2/{project_id}/sim/sm/maps/{parent_lookup_id}/files/{sha256} octopus:simScenario:update √ √ 仿真场景 场景列表 GET /v2/{project_id}/sim/sm/scenarios octopus:simScenario:list √ √ 创建仿真场景 POST /v2/{project_id}/sim/sm/scenarios octopus:simScenario:create √ √ 创建场景文件 POST /v2/{project_id}/sim/sm/scenarios/{parent_lookup_id}/files octopus:simScenario:create √ √ 修改场景文件 PATCH /v2/{project_id}/sim/sm/scenarios/{parent_lookup_id}/files/{sha256} octopus:simScenario:update √ √ 父主题： 权限和授权项