华为云用户手册

云上算法视觉能力包 云上算法视觉能力包适用场景：视频流数据需要上传到华为云，在华为云上进行算法分析。 当前提供的云上算法视觉能力包有云上专业类算法包和云上通用类算法包，每个算法包中包含的算法服务如下面表格所示。 表3 视觉能力包-云上专业类算法包 序号 包含的算法服务 算法场景 算法说明 1 云上机场事件检测 机场事件 该API用于创建云上机场作业，可通过分析视频流，分析机场外部的事件检测和上报功能，包括飞机入离位、客舱门开关、客梯车停靠与离位和餐车的入离位等事件。 2 云上高密度人群统计 人群聚集检测 人群密度估计主要是在政府大门、广场等特定场景下，检测人群聚集情况，及时发现集会、群访等社会问题。根据视频监控画面选取重点关注区域，经算法自动分析，输出人群中人数估计值。当画面中人数估计值超过阈值（可配置）时，主动获取事件的现场画面和发生时间，并将报警图片和信息推送至上级平台，用于生成案卷上报的依据。 3 户外人数估计 4 厂区人数超限 识别工厂内特定区域的人数超过特定限制的事件，并发出告警。抓取取证图片和对应的时间信息，用于生成案卷上报的依据，保障厂区管理安全。 5 云上个体事件行为检测 危险区域吸烟检测 吸烟动作识别算法通过对视频流进行实时分析，结合行人检测算法和人体骨骼关节点检测算法，筛选出具有疑似动作的目标，再通过对目标进行连续追踪和分析，判断出目标的具体行为，进而对吸烟行为进行告警。 6 打电话检测 识别是否有人员打电话的事件。在加油站等安全应急场景，打电话是十分危险的行为。通过行为识别的技术，当视频画面内发生人员打电话的事件后，经算法分析，能够主动获取事件的现场画面和发生时间，抓取取证图片和对应的时间信息，用于生成案卷上报的依据。 7 云上打架检测 打架检测 识别人员打架的事件，主要指斗殴、拳击等较大程度的打架事件，但不包括扯衣服、对骂等较小程度的纷争。当视频画面内发生打架事件后，经算法分析，能够主动获取事件的现场画面和发生时间，抓取取证图片和对应的时间信息，用于生成案卷上报的依据。 8 云上高点人群统计 高点人群统计 该API用于高点业务场景下，分析边缘摄像头输出的RTSP视频流，对视频中的高密度人群总数进行统计，根据不同告警模式，上报告警信息。 9 云上高点超速检测 超速检测 算法对车辆行驶的速度进行估计，当速度估计值超过一定阈值时，上报事件。 10 云上高点逆行检测 车辆逆行 算法对车辆进行检测，识别其中的车辆逆行事件。当视频画面内发生车辆逆行的事件后，经算法分析，能够主动获取事件的现场画面和发生时间，抓取取证图片和对应的时间信息，用于生成案卷上报的依据。 11 云上城管事件-动态视角井盖缺失检测 动态视角井盖缺失检测 该API提供了动态视角井盖缺失检测功能。该服务在监控区域内，对井盖缺失现象进行检测、告警。当检测到告警行为时，会上报告警信息。 12 云上视频目标属性识别 人员是否戴眼镜检测 在监控区域内，对行人是否戴眼镜、戴帽子、性别、大致年龄、是否背包、手提包、单肩包、上衣颜色、上衣长短袖、下装颜色、下装款式、人员朝向等属性进行识别，并生成告警。 13 人员是否戴帽子检测 14 人员性别检测 15 人员年龄识别 16 人员是否背包检测 17 人员是否手提包检测 18 人员是否单肩包检测 19 人员上衣颜色检测 20 人员上衣长短袖识别 21 人员下装颜色检测 22 人员下装款式检测 23 人员朝向识别 24 云上个体动作识别 攀爬行为检测 个体动作识别算法通过对监控视频流中的人物进行实时的检测与跟踪，并估计其人体骨架，结合单帧姿态识别和多帧动作识别实现高效准确的个体动作识别。算法可部署于工地、园区等场景，实现对攀爬行为事件的及时检测，保证相应区域及人员的安全。 25 挥手求救检测 个体动作识别算法通过对监控视频流中的人物进行实时的检测与跟踪，并估计其人体骨架，结合单帧姿态识别和多帧动作识别实现高效准确的个体动作识别。算法可部署于工地、园区等场景，实现对挥手求救动作事件的及时检测，保证相应区域及人员的安全。 26 摔倒识别 识别人员摔倒的事件，主要指滑倒、休克倒地等人员落地事件。当视频画面内发生摔倒事件后，经算法分析，能够主动获取事件的现场画面和发生时间，抓取取证图片和对应的时间信息，用于生成案卷上报的依据。 27 云上共享单车检测 共享单车乱摆放识别 共享单车违停检测是在监控区域内，对共享单车的违停行为进行自动检测，并对违停行为产生告警。监控人员观察告警视频画面，通知相关负责单位前去处理，以保障城市的管理秩序。 28 云上烟火检测 焚烧垃圾树叶 识别街道、园区等场景明火焚烧垃圾树叶的事件。焚烧时火焰需明显可见，或能产生显眼的浓烟。当视频画面内发生明火焚烧垃圾树叶的事件后，经算法分析，能够主动获取事件的现场画面和发生时间，抓取取证图片和对应的时间信息，用于生成案卷上报的依据。 29 火灾识别 识别工厂明火火灾、烟雾的事件。焚烧时火焰需明显可见，或能产生显眼的浓烟。当视频画面内发生明火或烟雾的事件后，经算法分析，能够主动获取事件的现场画面和发生时间，抓取取证图片和对应的时间信息，用于生成案卷上报的依据。 30 烟雾检测 31 工地扬尘 识别工地上大规模、浓烈明显的扬尘事件，并发出告警。抓取取证图片和对应的时间信息，用于生成案卷上报的依据，保障厂区管理安全。 32 厂区动火作业 识别工地上的动火事件，火焰需明显，并发出告警。抓取取证图片和对应的时间信息，用于生成案卷上报的依据，保障厂区管理安全。 33 云上垃圾桶异常检测 后厨垃圾桶未盖盖检测 垃圾桶开合检测算法通过对视频画面进行实时监控，对后厨垃圾桶未合盖的现象进行检测、告警，通知相关人员前来处理，维护后厨环境卫生安全。 34 云上城管事件-渣土遗撒检测 渣土遗撒 渣土遗撒主要识别在街道场景，道路上存在大量渣土堆积的情形。需要通过算法，当视频画面内存在暴露裸土、渣土遗撒的事件时，能够主动获取事件的现场画面和发生时间，抓取取证图片和对应的时间信息，用于生成案卷上报的依据。 35 云上城管事件-违规晾晒检测 沿街晾晒 识别在电线杆、或自己搭个架子，在街道上违规晾晒衣物被子的事件。需要通过算法，当视频画面内存在违规晾晒的事件时，能够主动获取事件的现场画面和发生时间，抓取取证图片和对应的时间信息，用于生成案卷上报的依据。 36 云上城管事件-井盖缺失检测 井盖破损 主要识别在街道场景，道路上存在井盖破损或缺失的情形。需要通过算法，当视频画面内存在井盖缺失、破损的事件时，能够主动获取事件的现场画面和发生时间，抓取取证图片和对应的时间信息，用于生成案卷上报的依据。 37 云上城管事件-占道经营检测 出店经营 出店经营是指经营物品店外摆放，或者有跨门占道经营行为。当视频画面内的店面门口出现摆放摊位、桌椅等进行经营活动时，经算法分析，主动获取事件的现场画面和发生时间，并将报警图片和信息推送至上级平台，用于生成案卷上报的依据。 38 占道经营 无照经营游商、占道经营和占道废品收购是指在城市道路上进行摊位销售经营活动或者公共场所从事流动性经营行为，经算法自动分析，主动获取事件的现场画面和发生时间，并将报警图片和信息推送至上级平台，用于生成案卷上报的依据。 39 无照游商 40 云上城管事件-违规广告牌检测 违法条幅、悬挂条幅 违法条幅是在监控区域内，对设定区域的条幅进行检测，当检测到条幅时，算法会进行告警。在一些车站、广场、街道等公共场合可用于监测是否有违法横幅，如果发现，可以及时派遣人员前往处理，保障公共环境的整洁。 41 云上城管事件-裸土暴露检测 工地裸土暴露 暴露裸土主要识别在工地场景，大量裸土没有用苫盖覆盖的情形。需要通过算法，当视频画面内存在暴露裸土事件时，能够主动获取事件的现场画面和发生时间，抓取取证图片和对应的时间信息，用于生成案卷上报的依据 42 云上城管事件-乱堆物料检测 乱堆物堆料 识别木材、沙石、箱子等建筑材料在街道堆积的事件。需要通过算法，当视频画面内存在物料堆积的事件时，能够主动获取事件的现场画面和发生时间，抓取取证图片和对应的时间信息，用于生成案卷上报的依据。 43 施工废弃料 识别在工地场景水泥袋、物料袋等施工废弃料的目标，并进行告警。抓取取证图片和对应的时间信息，用于生成案卷上报的依据。 44 工地物料乱堆放 识别在工地场景水泥袋、木材、土堆等物料乱堆放的事件，并进行告警。抓取取证图片和对应的时间信息，用于生成案卷上报的依据。 45 云上城管事件-垃圾检测 暴露垃圾 打包垃圾、暴露垃圾、绿地脏乱是指公共场所未倒入垃圾容器的生活垃圾。当视频画面内出现暴露垃圾时，经算法自动分析，主动获取事件的现场画面和发生时间，并将报警图片和信息推送至上级平台，用于生成案卷上报的依据。 46 积存垃圾渣土 47 道路不洁 48 绿地脏乱 49 沙（河）滩不洁 识别沙滩、河滩上的垃圾袋、水瓶等生活垃圾，并进行告警，抓取取证图片和对应的时间信息，用于生成案卷上报的依据。 50 餐厨垃圾遗撒 餐厨垃圾遗撒检测算法通过对视频画面进行实时监控，对餐厨垃圾的现象进行检测、告警，通知相关人员前来处理，维护后厨环境卫生安全。 51 云上城市垃圾桶满溢检测 垃圾箱满溢 垃圾箱满溢是指道路、小区旁的垃圾箱出现垃圾满溢且无人处理的现象。当视频画面内出现垃圾箱满溢时，经算法自动分析，主动获取事件的现场画面和发生时间，并将报警图片和信息推送至上级平台，用于生成案卷上报的依据。 52 云上城管事件-违规撑伞检测 违规撑伞 违规撑伞是指在公共场所支起大型遮阳伞，影响道路通行以及城市市容等行为。当视频画面内存在撑伞情形时，经算法分析，主动获取事件的现场画面和发生时间，并将报警图片和信息推送至上级平台，用于生成案卷上报的依据。 53 云上视频车辆-车型分类 车型分类 该服务对于给定的视频，能输出视频里的车辆信息，并能根据指定的区域，准确输出车牌信息。识别视频画面中车辆类型，并及时上报告警事件、对应视频截图及时间，识别车种包括小汽车、渣土车、水泥搅拌车、拖挂车、渣土车等车型。 54 云上高点车辆统计 车数量统计 识别道路上的车辆数量。周期性上报数值，用于生成案卷上报的依据。 55 云上河道标定水尺识别 内涝水尺识别 在城市街道场景用于监控水深，获取水域水量变化情况，防洪排涝。 通过AI视频识别技术，直接识别出图像中的水尺水位信息，同时可反馈直观的图像供人工二次确认。当应用系统探测到水位超过一定数值后，则发出告警信息。水位信息和证据通过数据实时传输网络处理之后存入应用系统数据库，水位处理模块快速抓取数据库，最终生成可向用户显示的每个监测点的水位的准实时信息。 56 河道水尺识别 在水库、流域场景用于监控水深，获取水域水量变化情况，防洪排涝。 通过AI视频识别技术，直接识别出图像中的水尺水位信息，同时可反馈直观的图像供人工二次确认。当应用系统探测到水位超过一定数值后，则发出告警信息。水位信息和证据通过数据实时传输网络处理之后存入应用系统数据库，水位处理模块快速抓取数据库，最终生成可向用户显示的每个监测点的水位的准实时信息。 57 云上排口排水识别 排口排水识别 在流域、城市场景用于在入河雨水口、入河排污口、雨污混流口、截污箱涵溢流口等监控排水情况，实现防洪排涝，或者偷排捕捉，防止水体污染；支持对智慧流域特定排水口或溢流口有无排水进行监控。当发现有排水现象，及时告警。 58 云上漂浮物检测 河道漂浮物识别 识别河道上是否存在漂浮物，漂浮物的类型主要指垃圾袋、水瓶等生活垃圾。当视频画面内发生河道漂浮物的事件后，经算法分析，能够主动获取事件的现场画面和发生时间，抓取取证图片和对应的时间信息，用于生成案卷上报的依据。 59 云上船只入侵检测 船只入侵 识别船只入侵的事件。根据视频监控画面选取重点关注区域（需配置），算法可自动识别是否有船只入侵至关注区域内。当视频画面内发生船只入侵的事件后，经算法分析，能够主动获取事件的现场画面和发生时间，抓取取证图片和对应的时间信息，用于生成案卷上报的依据。 60 云上积水检测 道路积水 道路积水是指公共道路上出现的洪涝积水，洪涝积水会严重影响民众的出行，甚至会带来一定的安全隐患。该算法可以做到，当视频画面内出现洪涝积水时，经算法自动分析，主动获取事件的现场画面和发生时间，并将报警图片和信息推送至上级平台，用于生成案卷上报的依据。 61 隧道积水 对隧道道路内进行积水检测，隧道积水会严重影响车行安全，及时对隧道积水情况感知有利于保障交通顺畅及安全。当视频画面内出现洪涝积水时，经算法自动分析，主动获取事件的现场画面和发生时间，并将报警图片和信息推送至上级平台，用于生成案卷上报的依据。 表4 视觉能力包-云上通用类算法包 序号 包含的算法服务 算法场景 算法说明 1 云上遗留物检测 遗留物检测 识别车站、园区等公共场景是否有物品遗留的事件。支持的遗留物品类型主要包括包裹、拉杆箱。当视频画面内发生物品遗留的事件后，经算法分析，能够主动获取事件的现场画面和发生时间，抓取取证图片和对应的时间信息，用于生成案卷上报的依据。 2 云上消防通道占用检测 消防通道车辆占用检测 消防通道占用服务应用于消防通道等场景，智能检测识别占用通道的堆物或车辆，同时输出占道车辆车牌号，并及时上报告警，通知管理人员来处理占道堆物或车辆，避免出现由于消防通道被占用，导致消防力量无法及时赶到火灾现场展开救援等恶劣情况。 3 消防通道堆物占用检测 4 云上人流量统计 人流量统计 人流统计服务是应用于园区、门店等监控区域内，统计用户感兴趣区域内的行人流量，可统计时间段内进出某一区域的行人流量、某时刻当前区域的行人流量、以及显示历史访客热衷出现的区域，通过分析这些视频数据，更好地挖掘数据内部的价值，服务内外部客户。 5 云上骑电动车未戴头盔识别 骑电动车未戴头盔检测 主要识别在街道场景，道路上存在行人骑电动车但未戴头盔的情形。需要通过算法，当视频画面内存在行人骑电动车未戴头盔的事件时，能够主动获取事件的现场画面和发生时间，抓取取证图片和对应的时间信息，用于生成案卷上报的依据。 6 云上入侵检测 人员入侵检测 识别人员和车辆入侵的事件。根据视频监控画面选取重点关注区域（需配置），算法可自动识别是否有人员和车辆入侵至关注区域内。当视频画面内发生入侵的事件后，经算法分析，能够主动获取事件的现场画面和发生时间，抓取取证图片和对应的时间信息，用于生成案卷上报的依据。 7 车辆入侵检测 8 特定区域人员闯入 识别人员闯入的事件。根据视频监控画面选取重点关注区域（需配置），算法可自动识别是否有人员入侵至关注区域内。当视频画面内发生入侵的事件后，经算法分析，能够主动获取事件的现场画面和发生时间，抓取取证图片和对应的时间信息，用于生成案卷上报的依据。 9 行人踩踏绿地 识别行人踩踏绿地的事件。通过人员检测、跟踪算法，智能判断是否有行人踏入绿地中（绿地区域需要配置）。当视频画面内发生踩踏绿地的事件后，经算法分析，能够主动获取事件的现场画面和发生时间，抓取取证图片和对应的时间信息，用于生成案卷上报的依据。 10 厂区非法闯入 识别工厂内一些重要区域、危险区域的人员闯入事件，并发出告警。抓取取证图片和对应的时间信息，用于生成案卷上报的依据，保障厂区管理安全。 11 云上非机动车检测 非机动车乱停放 非机动车乱停放主要检测在未经许可、非合法设置停车泊位的地点停放非机动车。根据视频监控画面选取非机动车禁停区域，当该区域内出现非机动车停放且长时间（可配置）未离开时，经算法自动分析，主动获取事件的现场画面和发生时间，并将报警图片和信息推送至上级平台，用于生成案卷上报的依据。 12 非机动车入侵 非机动车入侵主要检测在未经许可非机动车进入的地点出现非机动车。根据视频监控画面选取非机动车禁入区域，当该区域内出现非机动车时，经算法自动分析，主动获取事件的现场画面和发生时间，并将报警图片和信息推送至上级平台，用于生成案卷上报的依据。 13 电动车入户检测 电动车入户检测主要检测是否有电动车进入楼梯间、电梯间等事件。根据视频监控画面选取电动车禁入区域，当该区域内出现电动车时，经算法自动分析，主动获取事件的现场画面和发生时间，并将报警图片和信息推送至上级平台，用于生成案卷上报的依据。 14 非机动车占用机动车道 在监控区域内，对非机动车占用机动车道的事件进行自动检测、产生告警。通知相关部门处置，以保障城市的管理秩序。 15 边缘车辆逆行检测 车辆逆行 算法对车辆进行检测，识别其中的车辆逆行事件。当视频画面内发生车辆逆行的事件后，经算法分析，能够主动获取事件的现场画面和发生时间，抓取取证图片和对应的时间信息，用于生成案卷上报的依据。 16 云上工服工帽检测 未穿工服检测 工人不佩戴安全帽和不穿反光衣的危险作业行为是日常管理中的一大难题，由于未佩戴安全帽或者未穿戴反光衣导致的安全隐患不容忽视。为解决安全生产中安全帽管理，提高工人的安全意识，利用建设在 、厂区的各种视频监控资源，根据人工智能分析技术对在岗工人是否佩戴安全帽和是否穿戴反光衣进行检测，做到日常监测和动态预警，实现安全生产信息化管理。 17 未戴安全帽检测 18 云上关键岗位检测 工作室人员脱岗 通过人员检测、跟踪技术，识别摄像头画面中人员数量是否小于预设数量（需配置）。若识别的人员数量少于预设数量，则判断为有人员离岗，经算法分析，能够主动获取事件的现场画面和发生时间，抓取取证图片和对应的时间信息，用于生成案卷上报的依据。 19 云上异常停车 机动车违停 机动车违停主要检测在未经许可、非合法设置停车泊位的地点停放机动车。根据视频监控画面选取机动车禁停区域，当该区域内出现机动车停放且长时间（可配置）未离开时，经算法自动分析，主动获取事件的现场画面和发生时间，并将报警图片和信息推送至上级平台，用于生成案卷上报的依据。 20 云上视频车辆 云上视频车辆 该API可分析边缘摄像头输出的RTSP视频流，对于给定的视频，能输出视频里的车辆信息，并能根据指定的roi区域，准确输出车牌信息。 21 云上戴口罩检测 未戴口罩识别 未戴口罩识别服务是在监控区域内，对没有戴口罩的行人进行检测，并产生告警。告警可联动视频管理平台、门禁系统等，禁止该人员进入；或安排相关人员前去处理，以保障周边地区的疫情安全和相关人员的身体健康。

边缘算法视觉能力包 边缘算法视觉能力包适用场景：算法模型下发到边缘节点的客户设备中，在客户设备中执行算法分析任务，视频流数据不需要提供到华为云上。 当前提供的边缘算法视觉能力包有边缘专业类算法包和边缘通用类算法包，每个算法包中包含的算法服务如下面表格所示。 表1 视觉能力包-边缘专业类算法包 序号 包含的算法服务 算法场景 场景说明 1 边缘机场事件检测 机场事件 该API用于创建边缘机场作业，可通过分析视频流，分析机场外部的事件检测和上报功能，包括飞机入离位、客舱门开关、客梯车停靠与离位和餐车的入离位等事件。 2 边缘高密度人群统计 人群聚集检测 人群密度估计主要是在政府大门、广场等特定场景下，检测人群聚集情况，及时发现集会、群访等社会问题。根据视频监控画面选取重点关注区域，经算法自动分析，输出人群中人数估计值。当画面中人数估计值超过阈值（可配置）时，主动获取事件的现场画面和发生时间，并将报警图片和信息推送至上级平台，用于生成案卷上报的依据。 3 户外人数估计 4 厂区人数超限 识别工厂内特定区域的人数超过特定限制的事件，并发出告警。抓取取证图片和对应的时间信息，用于生成案卷上报的依据，保障厂区管理安全。 5 边缘个体事件行为检测 危险区域吸烟检测 吸烟动作识别算法通过对视频流进行实时分析，结合行人检测算法和人体骨骼关节点检测算法，筛选出具有疑似动作的目标，再通过对目标进行连续追踪和分析，判断出目标的具体行为，进而对吸烟行为进行告警。 6 打电话检测 识别是否有人员打电话的事件。在加油站等安全应急场景，打电话是十分危险的行为。通过行为识别的技术，当视频画面内发生人员打电话的事件后，经算法分析，能够主动获取事件的现场画面和发生时间，抓取取证图片和对应的时间信息，用于生成案卷上报的依据。 7 边缘打架检测 打架检测 识别人员打架的事件，主要指斗殴、拳击等较大程度的打架事件，但不包括扯衣服、对骂等较小程度的纷争。当视频画面内发生打架事件后，经算法分析，能够主动获取事件的现场画面和发生时间，抓取取证图片和对应的时间信息，用于生成案卷上报的依据。 8 边缘高点人群统计 高点人群统计 该API用于高点业务场景下，分析边缘摄像头输出的RTSP视频流，对视频中的高密度人群总数进行统计，根据不同告警模式，上报告警信息。 9 边缘高点超速检测 超速检测 算法对车辆行驶的速度进行估计，当速度估计值超过一定阈值时，上报事件。 10 边缘城管事件-动态视角井盖缺失检测 无人机井盖缺失识别 该API提供了动态视角井盖缺失检测功能。该服务在监控区域内，对井盖缺失现象进行检测、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 人员是否戴眼镜检测 在监控区域内，对行人是否戴眼镜、戴帽子、性别、大致年龄、是否背包、手提包、单肩包、上衣颜色、上衣长短袖、下装颜色、下装款式、人员朝向等属性进行识别，并生成告警。 13 人员是否戴帽子检测 14 人员性别检测 15 人员年龄识别 16 人员是否背包检测 17 人员是否手提包检测 18 人员是否单肩包检测 19 人员上衣颜色检测 20 人员上衣长短袖识别 21 人员下装颜色检测 22 人员下装款式检测 23 人员朝向识别 24 边缘个体动作识别 攀爬行为检测 个体动作识别算法通过对监控视频流中的人物进行实时的检测与跟踪，并估计其人体骨架，结合单帧姿态识别和多帧动作识别实现高效准确的个体动作识别。算法可部署于工地、园区等场景，实现对攀爬行为事件的及时检测，保证相应区域及人员的安全。 25 挥手求救检测 个体动作识别算法通过对监控视频流中的人物进行实时的检测与跟踪，并估计其人体骨架，结合单帧姿态识别和多帧动作识别实现高效准确的个体动作识别。算法可部署于工地、园区等场景，实现对挥手求救动作事件的及时检测，保证相应区域及人员的安全。 26 摔倒识别 识别人员摔倒的事件，主要指滑倒、休克倒地等人员落地事件。当视频画面内发生摔倒事件后，经算法分析，能够主动获取事件的现场画面和发生时间，抓取取证图片和对应的时间信息，用于生成案卷上报的依据。 27 边缘共享单车检测 共享单车乱摆放识别 共享单车违停检测是在监控区域内，对共享单车的违停行为进行自动检测，并对违停行为产生告警。监控人员观察告警视频画面，通知相关负责单位前去处理，以保障城市的管理秩序。 28 边缘烟火检测 焚烧垃圾树叶 识别街道、园区等场景明火焚烧垃圾树叶的事件。焚烧时火焰需明显可见，或能产生显眼的浓烟。当视频画面内发生明火焚烧垃圾树叶的事件后，经算法分析，能够主动获取事件的现场画面和发生时间，抓取取证图片和对应的时间信息，用于生成案卷上报的依据。 29 火灾识别 识别工厂明火火灾、烟雾的事件。焚烧时火焰需明显可见，或能产生显眼的浓烟。当视频画面内发生明火或烟雾的事件后，经算法分析，能够主动获取事件的现场画面和发生时间，抓取取证图片和对应的时间信息，用于生成案卷上报的依据。 30 烟雾检测 31 工地扬尘 识别工地上大规模、浓烈明显的扬尘事件，并发出告警。抓取取证图片和对应的时间信息，用于生成案卷上报的依据，保障厂区管理安全。 32 厂区动火作业 识别工地上的动火事件，火焰需明显，并发出告警。抓取取证图片和对应的时间信息，用于生成案卷上报的依据，保障厂区管理安全。 33 边缘垃圾桶异常检测 后厨垃圾桶未盖盖检测 垃圾桶开合检测算法通过对视频画面进行实时监控，对后厨垃圾桶未合盖的现象进行检测、告警，通知相关人员前来处理，维护后厨环境卫生安全。 34 边缘城管事件-渣土遗撒检测 渣土遗撒 渣土遗撒主要识别在街道场景，道路上存在大量渣土堆积的情形。需要通过算法，当视频画面内存在暴露裸土、渣土遗撒的事件时，能够主动获取事件的现场画面和发生时间，抓取取证图片和对应的时间信息，用于生成案卷上报的依据。 35 边缘城管事件-违规晾晒检测 沿街晾晒 识别在电线杆、或自己搭个架子，在街道上违规晾晒衣物被子的事件。需要通过算法，当视频画面内存在违规晾晒的事件时，能够主动获取事件的现场画面和发生时间，抓取取证图片和对应的时间信息，用于生成案卷上报的依据。 36 边缘城管事件-井盖缺失检测 井盖破损 主要识别在街道场景，道路上存在井盖破损或缺失的情形。需要通过算法，当视频画面内存在井盖缺失、破损的事件时，能够主动获取事件的现场画面和发生时间，抓取取证图片和对应的时间信息，用于生成案卷上报的依据。 37 边缘城管事件-占道经营检测 出店经营 出店经营是指经营物品店外摆放，或者有跨门占道经营行为。当视频画面内的店面门口出现摆放摊位、桌椅等进行经营活动时，经算法分析，主动获取事件的现场画面和发生时间，并将报警图片和信息推送至上级平台，用于生成案卷上报的依据。 38 占道经营 无照经营游商、占道经营和占道废品收购是指在城市道路上进行摊位销售经营活动或者公共场所从事流动性经营行为，经算法自动分析，主动获取事件的现场画面和发生时间，并将报警图片和信息推送至上级平台，用于生成案卷上报的依据。 39 无照游商 40 边缘城管事件-违规广告牌检测 违法条幅、悬挂条幅 违法条幅是在监控区域内，对设定区域的条幅进行检测，当检测到条幅时，算法会进行告警。在一些车站、广场、街道等公共场合可用于监测是否有违法横幅，如果发现，可以及时派遣人员前往处理，保障公共环境的整洁。 41 边缘城管事件-裸土暴露检测 工地裸土暴露 暴露裸土主要识别在工地场景，大量裸土没有用苫盖覆盖的情形。需要通过算法，当视频画面内存在暴露裸土事件时，能够主动获取事件的现场画面和发生时间，抓取取证图片和对应的时间信息，用于生成案卷上报的依据。 42 边缘城管事件-乱堆物料检测 乱堆物堆料 识别木材、沙石、箱子等建筑材料在街道堆积的事件。需要通过算法，当视频画面内存在物料堆积的事件时，能够主动获取事件的现场画面和发生时间，抓取取证图片和对应的时间信息，用于生成案卷上报的依据。 43 施工废弃料 识别在工地场景水泥袋、物料袋等施工废弃料的目标，并进行告警。抓取取证图片和对应的时间信息，用于生成案卷上报的依据。 44 工地物料乱堆放 识别在工地场景水泥袋、木材、土堆等物料乱堆放的事件，并进行告警。抓取取证图片和对应的时间信息，用于生成案卷上报的依据。 45 边缘城管事件-垃圾检测 暴露垃圾 打包垃圾、暴露垃圾、绿地脏乱是指公共场所未倒入垃圾容器的生活垃圾。当视频画面内出现暴露垃圾时，经算法自动分析，主动获取事件的现场画面和发生时间，并将报警图片和信息推送至上级平台，用于生成案卷上报的依据。 46 积存垃圾渣土 47 道路不洁 48 绿地脏乱 49 沙（河）滩不洁 识别沙滩、河滩上的垃圾袋、水瓶等生活垃圾，并进行告警，抓取取证图片和对应的时间信息，用于生成案卷上报的依据。 50 餐厨垃圾遗撒 餐厨垃圾遗撒检测算法通过对视频画面进行实时监控，对餐厨垃圾的现象进行检测、告警，通知相关人员前来处理，维护后厨环境卫生安全。 51 边缘城市垃圾桶满溢检测 垃圾箱满溢 垃圾箱满溢是指道路、小区旁的垃圾箱出现垃圾满溢且无人处理的现象。当视频画面内出现垃圾箱满溢时，经算法自动分析，主动获取事件的现场画面和发生时间，并将报警图片和信息推送至上级平台，用于生成案卷上报的依据。 52 边缘城管事件-违规撑伞检测 违规撑伞 违规撑伞是指在公共场所支起大型遮阳伞，影响道路通行以及城市市容等行为。当视频画面内存在撑伞情形时，经算法分析，主动获取事件的现场画面和发生时间，并将报警图片和信息推送至上级平台，用于生成案卷上报的依据。 53 边缘视频车辆-车型分类 车型分类 该服务对于给定的视频，能输出视频里的车辆信息，并能根据指定的区域，准确输出车牌信息。识别视频画面中车辆类型，并及时上报告警事件、对应视频截图及时间，识别车种包括小汽车、渣土车、水泥搅拌车、拖挂车、渣土车等车型。 54 边缘高点车辆统计 车数量统计 识别道路上的车辆数量。周期性上报数值，用于生成案卷上报的依据。 55 边缘河道标定水尺识别 内涝水尺识别 在城市街道场景用于监控水深，获取水域水量变化情况，防洪排涝。 通过AI视频识别技术，直接识别出图像中的水尺水位信息，同时可反馈直观的图像供人工二次确认。当应用系统探测到水位超过一定数值后，则发出告警信息。水位信息和证据通过数据实时传输网络处理之后存入应用系统数据库，水位处理模块快速抓取数据库，最终生成可向用户显示的每个监测点的水位的准实时信息。 56 河道水尺识别 在水库、流域场景用于监控水深，获取水域水量变化情况，防洪排涝。 通过AI视频识别技术，直接识别出图像中的水尺水位信息，同时可反馈直观的图像供人工二次确认。当应用系统探测到水位超过一定数值后，则发出告警信息。水位信息和证据通过数据实时传输网络处理之后存入应用系统数据库，水位处理模块快速抓取数据库，最终生成可向用户显示的每个监测点的水位的准实时信息。 57 边缘排口排水识别 排口排水识别 在流域、城市场景用于在入河雨水口、入河排污口、雨污混流口、截污箱涵溢流口等监控排水情况，实现防洪排涝，或者偷排捕捉，防止水体污染；支持对智慧流域特定排水口或溢流口有无排水进行监控。当发现有排水现象，及时告警。 58 边缘漂浮物检测 河道漂浮物识别 识别河道上是否存在漂浮物，漂浮物的类型主要指垃圾袋、水瓶等生活垃圾。当视频画面内发生河道漂浮物的事件后，经算法分析，能够主动获取事件的现场画面和发生时间，抓取取证图片和对应的时间信息，用于生成案卷上报的依据。 59 边缘船只入侵检测 船只入侵 识别船只入侵的事件。根据视频监控画面选取重点关注区域（需配置），算法可自动识别是否有船只入侵至关注区域内。当视频画面内发生船只入侵的事件后，经算法分析，能够主动获取事件的现场画面和发生时间，抓取取证图片和对应的时间信息，用于生成案卷上报的依据。 60 边缘积水检测 道路积水 道路积水是指公共道路上出现的洪涝积水，洪涝积水会严重影响民众的出行，甚至会带来一定的安全隐患。该算法可以做到，当视频画面内出现洪涝积水时，经算法自动分析，主动获取事件的现场画面和发生时间，并将报警图片和信息推送至上级平台，用于生成案卷上报的依据。 61 隧道积水 对隧道道路内进行积水检测，隧道积水会严重影响车行安全，及时对隧道积水情况感知有利于保障交通顺畅及安全。当视频画面内出现洪涝积水时，经算法自动分析，主动获取事件的现场画面和发生时间，并将报警图片和信息推送至上级平台，用于生成案卷上报的依据。 表2 视觉能力包-边缘通用类算法包 序号 包含的算法服务 算法场景 场景说明 1 边缘遗留物检测 遗留物检测 识别车站、园区等公共场景是否有物品遗留的事件。支持的遗留物品类型主要包括包裹、拉杆箱。当视频画面内发生物品遗留的事件后，经算法分析，能够主动获取事件的现场画面和发生时间，抓取取证图片和对应的时间信息，用于生成案卷上报的依据。 2 边缘消防通道占用检测 消防通道车辆占用检测 消防通道占用服务应用于消防通道等场景，智能检测识别占用通道的堆物或车辆，同时输出占道车辆车牌号，并及时上报告警，通知管理人员来处理占道堆物或车辆，避免出现由于消防通道被占用，导致消防力量无法及时赶到火灾现场展开救援等恶劣情况。 3 消防通道堆物占用检测 4 边缘人流量统计 人流量统计 人流统计服务是应用于园区、门店等监控区域内，统计用户感兴趣区域内的行人流量，不仅可统计时间段内进出某一区域的行人流量，或者统计某时刻当前区域的行人流量，或者显示历史访客热衷出现的区域，通过分析这些视频数据，更好地挖掘数据内部的价值，服务内外部客户。 5 边缘骑电动车未戴头盔识别 骑电动车未戴头盔检测 主要识别在街道场景，道路上存在行人骑电动车但未戴头盔的情形。需要通过算法，当视频画面内存在行人骑电动车未戴头盔的事件时，能够主动获取事件的现场画面和发生时间，抓取取证图片和对应的时间信息，用于生成案卷上报的依据。 6 边缘入侵检测 人员入侵检测 识别人员和车辆入侵的事件。根据视频监控画面选取重点关注区域（需配置），算法可自动识别是否有人员和车辆入侵至关注区域内。当视频画面内发生入侵的事件后，经算法分析，能够主动获取事件的现场画面和发生时间，抓取取证图片和对应的时间信息，用于生成案卷上报的依据。 7 车辆入侵检测 8 特定区域人员闯入 识别人员闯入的事件。根据视频监控画面选取重点关注区域（需配置），算法可自动识别是否有人员入侵至关注区域内。当视频画面内发生入侵的事件后，经算法分析，能够主动获取事件的现场画面和发生时间，抓取取证图片和对应的时间信息，用于生成案卷上报的依据。 9 行人踩踏绿地 识别行人踩踏绿地的事件。通过人员检测、跟踪算法，智能判断是否有行人踏入绿地中（绿地区域需要配置）。当视频画面内发生踩踏绿地的事件后，经算法分析，能够主动获取事件的现场画面和发生时间，抓取取证图片和对应的时间信息，用于生成案卷上报的依据。 10 厂区非法闯入 识别工厂内一些重要区域、危险区域的人员闯入事件，并发出告警。抓取取证图片和对应的时间信息，用于生成案卷上报的依据，保障厂区管理安全。 11 边缘非机动车检测 非机动车乱停放 非机动车乱停放主要检测在未经许可、非合法设置停车泊位的地点停放非机动车。根据视频监控画面选取非机动车禁停区域，当该区域内出现非机动车停放且长时间（可配置）未离开时，经算法自动分析，主动获取事件的现场画面和发生时间，并将报警图片和信息推送至上级平台，用于生成案卷上报的依据。 12 非机动车入侵 非机动车入侵主要检测在未经许可非机动车进入的地点出现非机动车。根据视频监控画面选取非机动车禁入区域，当该区域内出现非机动车时，经算法自动分析，主动获取事件的现场画面和发生时间，并将报警图片和信息推送至上级平台，用于生成案卷上报的依据。 13 电动车入户检测 电动车入户检测主要检测是否有电动车进入楼梯间、电梯间等事件。根据视频监控画面选取电动车禁入区域，当该区域内出现电动车时，经算法自动分析，主动获取事件的现场画面和发生时间，并将报警图片和信息推送至上级平台，用于生成案卷上报的依据。 14 非机动车占用机动车道 在监控区域内，对非机动车占用机动车道的事件进行自动检测、产生告警。通知相关部门处置，以保障城市的管理秩序。 15 边缘车辆逆行检测 车辆逆行 算法对车辆进行检测，识别其中的车辆逆行事件。当视频画面内发生车辆逆行的事件后，经算法分析，能够主动获取事件的现场画面和发生时间，抓取取证图片和对应的时间信息，用于生成案卷上报的依据。 16 边缘工服工帽检测 未穿工服检测 工人不佩戴安全帽和不穿反光衣的危险作业行为是日常管理中的一大难题，由于未佩戴安全帽或者未穿戴反光衣导致的安全隐患不容忽视。为解决安全生产中安全帽管理，提高工人的安全意识，利用建设在 、厂区的各种视频监控资源，根据人工智能分析技术对在岗工人是否佩戴安全帽和是否穿戴反光衣进行检测，做到日常监测和动态预警，实现安全生产信息化管理。 17 未戴安全帽检测 18 边缘关键岗位检测 工作室人员脱岗 通过人员检测、跟踪技术，识别摄像头画面中人员数量是否小于预设数量（需配置）。若识别的人员数量少于预设数量，则判断为有人员离岗，经算法分析，能够主动获取事件的现场画面和发生时间，抓取取证图片和对应的时间信息，用于生成案卷上报的依据。 19 边缘异常停车 机动车违停 机动车违停主要检测在未经许可、非合法设置停车泊位的地点停放机动车。根据视频监控画面选取机动车禁停区域，当该区域内出现机动车停放且长时间（可配置）未离开时，经算法自动分析，主动获取事件的现场画面和发生时间，并将报警图片和信息推送至上级平台，用于生成案卷上报的依据。 20 边缘视频车辆 车牌检测 该API可分析视频流。对于给定的视频，能输出视频里的车辆信息，并能根据指定的roi区域，准确输出车辆和车牌信息。 21 边缘戴口罩检测 未戴口罩识别 未戴口罩识别服务是在监控区域内，对没有戴口罩的行人进行检测，并产生告警。告警可联动视频管理平台、门禁系统等，禁止该人员进入；或安排相关人员前去处理，以保障周边地区的疫情安全和相关人员的身体健康。

算法服务对摄像机的约束要求 表1 算法服务对摄像机的约束要求 描述 限制 摄像头安装高度和角度 摄像头安装高度3~5米。 摄像头安装俯仰角10~40度。 光照强度和方向 夜间或室内昏暗环境，需要有充足光照条件，待识别目标在画面中清晰可见。 避免强光直射现象。 安装完成后，摄像机的镜头不要受到强光（例如阳光、路灯等）的直射。 避免反光现象。 摄像机尽量避免安装在玻璃、地砖、水面、树叶、路牌、广告牌等具有较强反光特性的物体附近。 摄像头成像 摄像头分辨率不低于1080p。 摄像头成像画面需无花屏、过曝、画质模糊现象。 摄像头安装点位 对目标观测区域有良好的视野，避免观测区域与摄像头间出现遮挡（如树木等）。 点位需具备安装条件（如可架设抱杆，有墙体可供安装）。

边缘节点服务器约束及推荐 视频智能分析服务运行在边缘节点时，边缘节点支持昇腾处理器和X86+GP Tnt004类型的服务器。 昇腾处理器类型服务器，推荐使用：Atlas800 AI服务器-型号3000。 当前视频智能分析服务支持昇腾处理器推理芯片的c82版本驱动（下载路径：c82版本驱动）。若当前服务器昇腾处理器芯片驱动非c82版本时，需重新安装c82版本驱动。 在边缘节点服务器上，昇腾处理器驱动用户HwHiAiUser的默认用户组id是1001，请勿随意修改该值，否则可能导致算法作业运行异常。视频智能分析服务支持的HwHiAiUser用户组id为1001、1000或10001。 X86+GP Tnt004类型服务器，推荐使用：RH2288V5或Atlas G5500。服务器操作系统推荐使用CentOS 7.x版本。使用Tnt004类型服务器请下载推荐的Tnt004驱动版本。 表2 推荐的服务器类型 服务器型号 描述 NPU/GP Atlas800 AI服务器-型号3000 CPU：2*Kunpeng 920 5220 内存：256GB DDR4 硬盘：2*480GB SATA-SSD + RAID0/1/5 最大支持Atlas 300I Pro：8 网卡：2*双口25GE网卡(Mellanox CX4) Altas 300I Pro Atlas G5500 操作系统：CentOS 7.x / Ubuntu 18.04 / Ubuntu 16.04 / RHEL 7.x （推荐使用CentOS 7.x） CPU：2颗*Intel® Xeon® SkyLake 6161 v5 内存：128G 硬盘：2*1.2TB（RAID1）系统盘+1*500GB数据盘 最大支持显卡（Tnt004）：8（服务器最大支持16个显卡，由于CPU核数的限制，目前只支持8个显卡） 网卡：2*10GE GP Tnt004 RH2288H V5 操作系统：CentOS 7.x / Ubuntu 16.04/ RHEL 7.x （推荐使用CentOS 7.x） CPU : 2颗Intel® Xeon® Gold 6154 内存： 64G 硬盘：2*600GB（RAID1）系统盘+1*500GB数据盘 最大支持显卡（Tnt004）： 2 网卡：2 * GE GP Tnt004

修订记录 表1 版本说明列表 发行时间 更新说明 2022-04-16 告警降噪功能优化。 2022-01-25 支持创建告警规则。通过告警规则可对服务设置事件条件或者对资源的指标设置阈值条件。当服务的资源数据满足事件条件时产生事件类告警。当资源的指标数据满足阈值条件时产生阈值告警，当没有指标数据上报时产生数据不足事件。 2021-10-20 支持创建告警行动策略。关联 SMN 主题与消息模板，通过创建消息模板，自定义通知消息配置。 支持创建告警降噪策略。告警降噪策略分为路由分组、去重、抑制、静默四部分，作用于发送告警通知之前对告警按照策略规则链条进行处理，通过所有规则后，再发送通知。 2021-08-20 支持 AOM 日志接入LTS 通过添加接入规则，可以将AOM中的CCE或自定义集群的日志映射至LTS，通过LTS查看和分析日志。映射不会产生额外的费用（除重复映射外）。 2021-07-12 修改磁盘分区指标中指标名称。 2020-07-30 AOM2.0版本上线。 Console 切换UI4.0。 2019-11-30 支持云服务监控功能：展示华为云各服务实例的历史性能数据曲线，了解云服务实例运行状况。 2019-11-13 日志采集规则修改：指定日志采集文件名时不受日志文件扩展名（.log、.trace和.out）限制；被采集日志文件必须为文本文件。 2019-8-30 容器指标增加对“文件系统可用”“文件系统容量”和“文件系统使用率”的支持。 主机和容器指标增加对NPU指标的支持。 2019-8-21 支持统计分析APP的用户运营数据，便于您更有针对性地开展运营活动。 支持统计分析APP的网络交互数据，便于您更好地有针对性地进行网络优化，提升APP使用体验。 2019-8-9 采集配置界面增加应用运维配置，支持打开/关闭指标采集和日志采集。 2019-1-31 支持对原始日志进行结构化，并使用SQL语句对结构化后的日志进行查询与分析。 下线容器服务日志采集路径配置功能。 2018-12-5 支持配置容器服务日志采集路径。了解详情 2018-11-27 支持查看桶日志。了解详情 2018-10-31 支持配置分词，通过配置分词可将日志内容按照分词符切分为多个单词，在日志搜索时可使用切分后的单词进行搜索。了解详情 2018-10-24 支持创建统计规则，通过统计规则能够周期性统计关键字在日志文件中出现的条数，并生成指标数据。了解详情 2018-9-26 支持日志转储，可将日志桶中的日志文件转储到OBS桶中。了解详情 2018-9-13 支持细粒度授权，精确地允许或拒绝您对特定的资源进行某项具体操作，进行更精细的访问控制。 2018-9-5 云应用立体运维，提供资源、应用、应用体验的全链路、多层次、一站式运维平台。 智能运维，提供智能阈值机制，基于机器学习动态阈值告警，提升监控效率。 端侧分析，支持移动APP和Browser性能指标分析和崩溃分析等，实现应用全端掌控。 事务洞察，支持自动发现事务性能问题，智能筛选，完成根因探究。 中间件监控，无需额外安装其他插件，即可在AOM界面监控关系型数据库、分布式缓存服务等中间件的运行状态及各种指标。 2018-8-15 支持创建通知规则，将告警信息以短信或邮件的方式发送给指定人员。 2018-8-5 中国华北区支持使用模板创建批量静态和智能阈值规则。 2018-7-12 支持磁盘、文件系统监控。 2018-5-16 支持采集虚机应用（语言为Java、node.js或python）的指标。支持通过自定义规则发现应用。了解详情 2018-4-15 提供基础规格、专业规格，满足您对于指标、日志的不同存储要求。 2018-3-15 第一次正式发布。

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。

文件系统指标及其维度 表1 文件系统指标 指标名称 指标含义 取值范围 单位 可用磁盘空间（aom_node_disk_available_capacity_megabytes） 还未经使用的磁盘空间。 ≥0 兆字节（MB） 磁盘空间容量（aom_node_disk_capacity_megabytes） 总的磁盘空间容量。 ≥0 兆字节（MB） 磁盘读写状态（aom_node_disk_rw_status） 该指标用于统计主机上磁盘的读写状态。 0、1 0表示读写 1表示只读 无 磁盘使用率（aom_node_disk_usage） 已使用的磁盘空间占总的磁盘空间容量百分比。 0～100 百分比（%） 表2 文件系统指标维度 维度 说明 clusterId 集群ID。 clusterName 集群名称。 fileSystem 文件系统。 hostID 主机ID。 mountPoint 挂载点。 nameSpace 集群的命名空间。 nodeIP 主机IP。 nodeName 主机名称。 父主题： 指标总览

磁盘分区指标 当主机类型为“CCE”时，可以查看磁盘分区指标，支持的系统为：CentOS 7.6版本、EulerOS 2.5。 以root用户登录CCE节点，执行docker info | grep 'Storage Driver'命令查看docker存储驱动类型。如果执行结果为“Device Mapper ”，表示驱动类型为Device Mapper ，则支持查看磁盘分区thinpool指标。如果执行结果不为“Device Mapper”，则不支持查看磁盘分区thinpool指标。 表1 磁盘分区指标 指标名称 指标含义 取值范围 单位 Thin pool 元数据空间使用率 （aom_host_diskpartition_thinpool_metadata_percent） 该指标用于统计CCE节点上thinpool元数据空间使用百分比。 0～100 百分比（%） Thin pool 数据空间使用率 （aom_host_diskpartition_thinpool_data_percent） 该指标用于统计CCE节点上thinpool数据空间使用百分比。 0～100 百分比（%） Thin pool 磁盘分区容量 （aom_host_diskpartition_total_capacity_megabytes） 该指标用于统计CCE节点上thinpool总空间容量。 ≥0 兆字节（MB） 父主题： 指标总览

巡检与问题定界 日常运维中，遇到异常难定位、日志难获取等问题，需要一个监控平台对资源、日志、应用性能进行全方位的监控。 AOM深度对接应用服务，一站式收集基础设施、中间件和应用实例的运维数据，通过指标监控、 日志分析 、服务异常报警等功能，支持日常巡检资源、应用整体运行情况，及时发现并定界应用与资源的问题。 优势 应用自动发现：自动部署采集器，针对应用的运行环境，主动发现应用并进行监控。 跨云服务的分布式应用监控：对于同时使用了多种云服务的分布式应用，提供统一的运维平台，便于您对业务进行立体排查。 告警灵活通知：提供多种异常检测策略并支持丰富的异常告警触发方式及API。 图1 巡检与问题定界

磁盘指标及其维度 表1 磁盘指标 指标名称 指标含义 取值范围 单位 磁盘读取速率（aom_node_disk_read_kilobytes） 该指标用于统计每秒从磁盘读出的数据量。 ≥0 千字节/秒（kB/s） 磁盘写入速率（aom_node_disk_write_kilobytes） 该指标用于统计每秒写入磁盘的数据量。 ≥0 千字节/秒（kB/s） 表2 磁盘指标维度 维度 说明 clusterId 集群ID。 diskDevice 磁盘名称。 hostID 主机ID。 nameSpace 集群的命名空间。 nodeIP 主机IP。 nodeName 主机名称。 父主题： 指标总览

采用三层架构 数据采集接入层 ICAgent采集数据 给主机安装ICAgent（插件式的数据采集器）并通过ICAgent上报相关的运维数据。 API接入数据 通过AOM提供的OpenAPI接口或者Exporter接口，将业务指标作为自定义指标，接入到AOM。 传输存储层 数据传输：AOM Access是用来接收运维数据的代理服务，运维数据接收上来之后，会将数据投放到Kafka队列中，利用Kafka高吞吐的能力，实时将数据传输给业务计算层。 数据存储：运维数据经过AOM后端服务的处理，将数据写入到数据库中，其中Cassandra用来存储数据，Redis用来查询缓存，ETCD用来存储AOM的配置数据，ElasticSearch用来存储资源、日志、告警和事件。 业务计算层 AOM提供告警、日志、监控、指标等基础运维服务，同时也提供异常检测与分析等AI服务。

AOM权限 默认情况下，管理员创建的 IAM 用户没有任何权限，您需要将其加入用户组，并给用户组授予策略或角色，才能使得用户组中的用户获得对应的权限，这一过程称为授权。授权后，用户就可以基于被授予的权限对AOM进行操作。 AOM部署时通过物理区域划分，为项目级服务。授权时，“作用范围”需要选择“区域级项目”，然后在指定区域（如华北-北京1）对应的项目（cn-north-1）中设置相关权限，并且该权限仅对此项目生效；如果在“所有项目”中设置权限，则该权限在所有区域项目中都生效。访问AOM时，需要先切换至授权区域。 权限根据授权精细程度分为角色和策略。 角色：IAM最初提供的一种根据用户的工作职能定义权限的粗粒度授权机制。该机制以服务为粒度，提供有限的服务相关角色用于授权。由于华为云各服务之间存在业务依赖关系，因此给用户授予角色时，可能需要一并授予依赖的其他角色，才能正确完成业务。角色并不能满足用户对精细化授权的要求，无法完全达到企业对权限最小化的安全管控要求。 策略：IAM最新提供的一种细粒度授权的能力，可以精确到具体服务的操作、资源以及请求条件等。基于策略的授权是一种更加灵活的授权方式，能够满足企业对权限最小化的安全管控要求。例如：针对E CS 服务，管理员能够控制IAM用户仅能对某一类云服务器资源进行指定的管理操作。多数细粒度策略以API接口为粒度进行权限拆分，AOM支持的API授权项请参见策略和授权项说明。 如表1所示，包括了AOM的所有系统权限。 表1 AOM系统权限 策略名称 描述 类别 依赖系统权限 AOM FullAccess AOM管理员权限，拥有该权限的用户可以操作并使用AOM。 系统策略 CCE Administrator、OBS Administrator、LTS FullAccess AOM ReadOnlyAccess AOM只读权限，拥有该权限的用户仅能查看AOM数据。 系统策略 表2列出了AOM常用操作与系统权限的授权关系，您可以参照该表选择合适的系统权限。 表2 常用操作与系统权限的关系 操作 AOM FullAccess AOM ReadOnlyAccess 创建阈值规则 √ x 修改阈值规则 √ x 删除阈值规则 √ x 创建阈值模板 √ x 修改阈值模板 √ x 删除阈值模板 √ x 创建仪表盘 √ x 修改仪表盘 √ x 删除仪表盘 √ x 创建告警行动规则 √ x 修改告警行动规则 √ x 删除告警行动规则 √ x 创建消息模板 √ x 修改消息模板 √ x 删除消息模板 √ x 创建分组规则 √ x 修改分组规则 √ x 删除分组规则 √ x 创建抑制规则 √ x 修改抑制规则 √ x 删除抑制规则 √ x 创建静默规则 √ x 修改静默规则 √ x 删除静默规则 √ x 创建应用发现规则 √ x 修改应用发现规则 √ x 删除应用发现规则 √ x 导出监控报告 √ √ 配置虚机日志采集路径 √ x 查看桶日志 √ √ 添加日志转储 √ x 修改日志转储 √ x 删除日志转储 √ x 开启周期性转储 √ x 暂停周期性转储 √ x 创建统计规则 √ x 修改统计规则 √ x 删除统计规则 √ x 配置分词 √ x 安装ICAgent √ √ 升级ICAgent √ x 卸载ICAgent √ x 使用自定义细粒度策略，请使用管理员用户进入 统一身份认证 （IAM）服务，按需选择AOM的细粒度权限进行授权操作。AOM细粒度权限说明请参见表3。 表3 AOM细粒度权限说明 权限名称 权限描述 权限依赖 应用场景 aom:alarmRule:create 创建阈值规则 无 创建阈值规则 aom:alarmRule:set 修改阈值规则 修改阈值规则 aom:alarmRule:get 查询阈值规则 根据ID查询单个阈值规则或者查询所有阈值规则 aom:alarmRule:delete 删除阈值规则 批量删除阈值规则或者根据ID删除单个阈值规则 aom:discoveryRule:list 查看应用发现规则 查询系统中已有应用发现规则 aom:discoveryRule:delete 删除应用发现规则 删除应用发现规则 aom:discoveryRule:set 添加应用发现规则 添加应用发现规则 aom:metric:list 查询时间序列 查询时间序列 aom:metric:list 查询时序数据 查询时序数据 aom:metric:get 查询指标 查询指标 aom:metric:get 查询监控数据 查询监控数据

续订说明 在您所选套餐的订单到期或即将到期时： 如果您需要继续使用AOM按需版的套餐包，则请及时进行购买套餐包操作。如果您在订单到期前没有续订，则订单到期后，AOM会在订单到期的第二天按需扣费，直到您再次购买了套餐包。如果您的账户余额不足，导致无法支付AOM的按需费用，您的账户将被冻结，进入保留期。保留期为15天，您可选择充值或手动切换到基础版，手动切换到基础版后AOM将会删除超出基础版的配额，删除动作不可恢复，请谨慎操作。当超出保留期仍未充值时，AOM将自动切换至基础版。切换到基础版的次日凌晨起，AOM将会删除超出基础版的配额。删除动作不可恢复，所以请您及时充值。

裸金属服务器 裸金属服务器（Bare Metal Server，简称BMS）为您和您的企业提供专属的云上物理服务器，为核心数据库、关键应用系统、高性能计算、大数据等业务提供卓越的计算性能以及数据安全，结合云中资源的弹性优势，租户可灵活申请，按需使用。 您购买了裸金属服务器（裸金属服务器操作系统需满足表1中的使用限制，且购买后需要给裸金属服务器安装ICAgent，否则无法使用AOM监控）后，在AOM界面可对裸金属服务器的基础资源和运行在其上的应用进行监控，同时在AOM界面还可查看相关的日志和告警。

应用管理与运维平台 应用管理与运维平台（ServiceStage）是面向企业的一站式PaaS平台服务，提供应用云上托管解决方案，帮助企业简化部署、监控、运维和治理等应用生命周期管理问题；提供微服务框架，兼容主流开源生态，不绑定特定开发框架和平台，帮助企业快速构建基于微服务架构的分布式应用。 通过AOM界面您可监控ServiceStage的基础资源和运行在其上的应用，同时在AOM界面还可查看相关的日志和告警。

切换版本 AOM支持基础版和按需版的相互切换。 只有按需版支持购买套餐包。 基础版切换至按需版 当基础版不能满足您的需要时，可切换至按需版。您可在AOM总览界面中单击“切换版本”进行切换。切换到按需版后，如果您未购买套餐包，将按照实际使用量进行扣费。如果您已购买套餐包，则在套餐包生效期间，扣费方式是先扣除已购买的套餐包内的额度，之后的超出部分按照按需付费的方式进行结算。 按需版切换至基础版 当您不再需要按需版时，您可在AOM总览界面中单击“切换版本”回到基础版，每24小时仅支持一次回退到基础版操作。切换到基础版的次日凌晨起，AOM将会删除超出基础版的配额。删除动作不可恢复，所以请您慎重操作。 如果您已使用按需版，当您的账户因欠费而被冻结时，您的账户将进入保留期。保留期为15天，您可选择充值或手动切换到基础版，手动切换到基础版后AOM将会删除超出基础版的配额，删除动作不可恢复，请谨慎操作。当超出保留期仍未充值时，AOM将自动切换至基础版。切换到基础版的次日凌晨起，AOM将会删除超出基础版的配额。删除动作不可恢复，所以请您及时充值。

应用编排服务 资源编排 服务（Resource Formation Service，简称 RFS ）通过图形化设计器，直观便捷的进行云服务资源开通和应用部署，将复杂的云服务资源配置和应用部署配置通过模板描述，从而实现一键式云资源与应用的开通与复制；同时在示例模板中提供了海量的免费应用模板，覆盖各热点云服务应用场景，方便您直接使用或为您设计个性化模板提供参考。 通过AOM界面您可监控RFS的基础资源和运行在其上的应用，同时在AOM界面还可查看相关的日志和告警。

消息通知 服务 消息通知服务（Simple Message Notification，简称SMN）可以依据您的需求主动推送通知消息，最终您可以通过短信、电子邮件、应用等方式接收通知信息。您也可以在应用之间通过消息通知服务实现应用的功能集成，降低系统的复杂性。 AOM使用SMN提供的消息发送机制，当您因不在现场而无法通过AOM查询阈值规则状态的变更信息时，能及时将该变更信息以邮件或短信的方式发送给相关人员，以便您及时获取资源运行状态等信息并采取相应措施，避免因资源问题造成业务损失。

云容器引擎服务 云容器引擎服务（Cloud Container Engine，简称CCE）是提供高性能可扩展的容器服务，基于云服务器快速构建高可靠的容器集群，深度整合网络和存储能力，兼容Kubernetes及Docker容器生态。帮助您轻松创建和管理多样化的容器工作负载，并提供容器故障自愈，监控日志采集，自动弹性扩容等高效运维能力。 通过AOM界面您可监控CCE的基础资源和运行在其上的应用，同时在AOM界面还可查看相关的日志和告警。

智能边缘平台 智能边缘平台（Intelligent EdgeFabric，简称IEF）通过纳管您的边缘节点，提供将云上应用延伸到边缘的能力，联动边缘和云端的数据，满足客户对边缘计算资源的远程管控、数据处理、分析决策、智能化的诉求，同时，在云端提供统一的设备/应用监控、日志采集等运维能力，为企业提供完整的边缘和云协同的一体化服务的边缘计算解决方案。 AOM提供对IEF资源的运维能力，无需额外安装其他插件，通过AOM您可监控IEF的资源（例如：边缘节点、应用、函数），同时在AOM还可以查看IEF资源的日志和告警。

弹性云服务器 弹性云服务器（Elastic Cloud Server，简称ECS）是由CPU、内存、镜像、云硬盘组成的一种可随时获取、弹性可扩展的计算服务器，同时它结合虚拟私有云、虚拟防火墙、数据多副本保存等能力，为您打造一个高效、可靠、安全的计算环境，确保您的服务持久稳定运行。弹性云服务器创建成功后，您就可以像使用自己的本地PC或物理服务器一样，在云上使用弹性云服务器。 您购买了弹性云服务器（弹性云服务器操作系统需满足表1中的使用限制，且购买后需要给弹性云服务器安装ICAgent，否则无法使用AOM监控）后，在AOM界面可对弹性云服务器的基础资源和运行在其上的应用进行监控，同时在AOM界面还可查看相关的日志和告警。

计费说明 应用运维管理 服务（简称AOM）提供基础版、按需版两种计费方式。其中按需版分为按量后付费和预付费套餐包（其中预付费套餐包又分为专业版套餐包和企业版套餐包），计费详见AOM-价格说明。 AOM与其他云服务组合使用，为您提供通知发送、日志转储、性能管理等功能，这些功能可能产生额外费用，具体费用由提供该功能的云服务结算。 阈值规则和告警通知：依赖消息通知服务（简称SMN），将阈值规则状态变更信息和告警信息以邮件或短信的方式发送给相关人员，以便及时获取资源运行状态等信息并采取相应措施，避免因资源问题造成业务损失。SMN-价格说明 日志转储：依赖 对象存储服务 （简称OBS），将日志文件转储到OBS桶中，以便进行长期存储。OBS-价格说明 日志订阅和阈值告警订阅：依赖分布式消息服务Kafka版，发送日志或阈值告警数据到Kafka队列中，可从分布式消息服务的Kafka队列中获取消费日志或阈值告警数据。分布式消息服务Kafka版-价格说明 应用性能管理 ：AOM集成了应用性能管理服务（简称 APM ），方便提供更高级的运维能力。APM-价格说明

网络指标及其维度 表1 网络指标 指标名称 指标含义 取值范围 单位 下行Bps（aom_node_network_receive_bytes） 该指标用于统计测试对象的入方向网络流速。 ≥0 字节/秒（Byte/s） 下行Pps（aom_node_network_receive_packets） 每秒网卡接收的数据包个数。 ≥0 个/秒（Packet/s） 下行错包率（aom_node_network_receive_error_packets） 每秒网卡接收的错误包个数。 ≥0 个/秒（Count/s） 上行Bps（aom_node_network_transmit_bytes） 该指标用于统计测试对象的出方向网络流速。 ≥0 字节/秒（Byte/s） 上行错包率（aom_node_network_transmit_error_packets） 每秒网卡发送的错误包个数。 ≥0 个/秒（Count/s） 上行Pps（aom_node_network_transmit_packets） 每秒网卡发送的数据包个数。 ≥0 个/秒（Packet/s） 总Bps（aom_node_network_total_bytes） 该指标用于统计测试对象出方向和入方向的网络流速之和。 ≥0 字节/秒（Byte/s） 表2 网络指标维度 维度 说明 clusterId 集群ID。 hostID 主机ID。 nameSpace 集群的命名空间。 netDevice 网卡名称。 nodeIP 主机IP。 nodeName 主机名称。 父主题： 指标总览

操作系统使用限制 AOM支持多个操作系统，在购买主机时您需选择AOM支持的操作系统，详见表1，否则无法使用AOM对主机进行监控。 表1 AOM支持的操作系统及版本 操作系统 版本 SUSE SUSE Enterprise 11 SP4 64bit SUSE Enterprise 12 SP1 64bit SUSE Enterprise 12 SP2 64bit SUSE Enterprise 12 SP3 64bit OpenSUSE 13.2 64bit 42.2 64bit 15.0 64bit（该版本暂不支持syslog日志采集） EulerOS 2.2 64bit 2.3 64bit 2.5 64bit 2.9 64bit 2.10 64bit CentOS 6.3 64bit 6.5 64bit 6.8 64bit 6.9 64bit 6.10 64bit 7.1 64bit 7.2 64bit 7.3 64bit 7.4 64bit 7.5 64bit 7.6 64bit Ubuntu 14.04 server 64bit 16.04 server 64bit 18.04 server 64bit Fedora 24 64bit 25 64bit 29 64bit Debian 7.5.0 32bit 7.5.0 64bit 8.2.0 64bit 8.8.0 64bit 9.0.0 64bit Kylin Kylin V10 SP1 64bit 对于Linux x86_64服务器，AOM支持上表中所有的操作系统及版本。 对于Linux ARM服务器，CentOS操作系统仅支持7.4 及其以上版本，上表所列的其他操作系统对应版本均支持。

审计 云审计 服务（Cloud Trace Service， CTS ），是华为 云安全 解决方案中专业的日志审计服务，提供对各种云资源操作记录的收集、存储和查询功能，可用于支撑安全分析、合规审计、资源跟踪和问题定位等常见应用场景。 用户开通云审计服务并创建和配置追踪器后，CTS可记录AOM的管理事件用于审计。 CTS的详细介绍和开通配置方法，请参见CTS快速入门。 CTS支持追踪的AOM管理事件列表，请参见审计。 图1 云审计服务

服务韧性 AOM服务提供了多种可靠性容灾能力，可以通过AZ内实例容灾、多AZ容灾、多集群容灾、数据多副本等技术方案，保障服务的持久性和可靠性。 表1 AOM服务可靠性架构 可靠性方案 简要说明 AZ内实例容灾 单AZ内，AOM实例通过多实例方式实现实例容灾，快速剔除故障节点，保障实例持续提供服务。 多AZ容灾 AOM支持跨AZ容灾，当一个AZ异常时，不影响其他AZ下的实例持续提供服务。 多集群容灾 AOM支持多集群方案，当一个集群异常时，可以继续提供服务。 数据容灾 AOM的配置、指标、告警等数据均是多副本存储，保证了数据可靠性。 父主题： 安全

监控安全风险 AOM通过多种方式监控安全风险，保障数据安全可靠，具体请参见表1。 表1 AOM的监控安全风险 监控安全风险 简要说明 详细介绍 资源监控 AOM提供应用监控、组件监控、主机监控、容器监控、指标浏览等功能，支持实时监控您的应用及相关云资源，并将 数据可视化 展示，帮助用户快速分析应用健康状态。 资源监控使用说明 告警管理 AOM支持通过告警规则对应用、资源及业务设置告警条件，当AOM自身或外部服务存在异常或可能存在异常时，将告警信息通过邮件、短信、企业微信等方式发送给指定人员，帮助用户及时发现故障。 告警管理使用说明 父主题： 安全

指标 指标是对资源性能的数据描述或状态描述，指标由命名空间、维度、指标名称和单位组成。 其中，命名空间特指指标的命名空间，可将其理解为存放指标的容器，不同命名空间中的指标彼此独立，因此来自不同应用程序的指标不会被错误地聚合到相同的统计信息中。维度是指标的分类，每个指标都包含用于描述该指标的特定特征，可以将维度理解为这些特征的类别。图1以集群指标为例，介绍了命名空间、维度和指标的关系。 图1 集群指标 AOM的基础版和按需版所对应的指标存储时长及计费方式不同，详见收费详情。

告警 告警是指AOM自身或ServiceStage、CCE、APM等外部服务在异常情况或在可能导致异常情况下上报的信息，告警会引起业务异常，您需要对告警进行处理。 告警清除方式包括自动清除和手动清除两种。 自动清除：产生告警的故障消除后，AOM会自动清除告警，您不需要做任何操作，例如：阈值告警。 手动清除：产生告警的故障消除后，AOM不会自动清除告警，您需要手动清除告警，例如：ICAgent安装失败告警。

拓扑 拓扑是对服务间调用关系和依赖关系的可视化展示（拓扑图）。拓扑图主要是由圆圈、箭头连线和资源组成。每个圆圈代表一个服务，圆圈上每个分区代表一个实例。每个圆圈中的分数表示活跃的实例/总实例数。分数下的内容分别表示在当前所选的时间内服务被调用次数、响应时延、错误数。每个箭头连线代表一个调用关系。调用次数越多，连线越粗。连线上的数据表示吞吐量和整体时延。吞吐量即所选时间的调用次数。拓扑使用Apdex对应用性能满意度进行量化，并使用不同颜色对不同区间Apdex的值进行标识，方便您快速发现问题，并进行定位。 图2 拓扑图