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EM-BOX视频分析边缘盒部署技巧（下）

发布时间：2020-08-17 11:31 作者：未知

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简述：由于周六日不上班，所以这个分享腾佑AI人工智能放在了今天。在上篇中，我们已经部署完成了视频分析边缘计算盒EM-BOX的边缘节点和中心节点，今天主要是对AI技能的配置以及摄像头的

　　由于周六日不上班，所以这个分享腾佑AI人工智能放在了今天。在上篇中，我们已经部署完成了视频分析边缘计算盒EM-BOX的边缘节点和中心节点，今天主要是对AI技能的配置以及摄像头的添加进行分享，下面来看具体详情：
　　下面，我们将EM-BOX与摄像头连接，来看实际体验应用效果：
 
图像识别api
 
　　（四）添加摄像头
　　进入【边缘节点-摄像头管理】页面，输入摄像头名称、视频流地址，校验通过后即可完成添加操作。
　　目前可以支持的视频流格式是主流的RTSP、RTMP，支持h264、h265两种压缩格式。
 
图像识别api
 
　　为每路视频流设置不同的抽帧策略，将视频流变成图片流输出给AI模型，推荐每秒1帧或更低。
 
图像识别api
 
　　（五）配置AI技能
　　进入【边缘节点-摄像头管理】页面，点击【配置AI技能】，为每路摄像头选择AI技能，并配置技能参数（如模型阈值、分析周期等）
 
图像识别api
 
　　为摄像头设置监控区域，每个区域可运行不同技能，提升监控精度，减少误识别。在图像中用鼠标单击创建多个节点，会圈定一一个封闭区域，得到的区域就是图像分析区域。
 
图像识别api
 
　　（六）查看事件列表
　　进入【中心节点-事件记录】页面，即可查看所有的事件，点击某一个事件内容后，还可以查看事件详情。
　　我们来看下部署完成后的EM-BOX展示安全帽识别效果：
 
图像识别api
 
　　更多百度图像识别api相关内容，腾佑科技百度云服务中心持续分享中！
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