跌倒检测（2102002）

接口信息

API Path
/aipaas/cv/v2/image/2102002

请求协议
HTTPS

请求方法
POST

请求头部 ：

头部标签	必填	说明	类型	数据字典	限制	头部内容	示例
Content-Type	是	application/json	[string]			application/json	application/json
X-APP-ID	是	买家中心-已购能力-【X-APP-ID】	[string]
Device-Uuid	是	设备管理-设备uuid	[string]
Authorization	是	新鉴权调用时必传	[string]

请求参数 Json
Object

参数名	说明	必填	类型	数据字典	限制	示例
code	请求状态码，固定1019	是	[int]			1019
data	算法参数	是	[object]
data>>task_id	算法任务id	是	[string]			0d04322bee08401a9c15a5ef8643e64f
data>>camera_id	设备编码	是	[string]			A15414521025
data>>algo_tasks	算法参数数组	是	[array]
data>>algo_tasks>>algo_config	单个参数信息	是	[object]
data>>algo_tasks>>algo_config>>version	参数版本号，本业务不使用	否	[string]			1.0.0
data>>algo_tasks>>algo_config>>algo_roi	roi区域配置【如果算法不支持roi，忽略此参数解析】	是	[object]
data>>algo_tasks>>algo_config>>algo_roi>>roi_type	roi坐标类型，1-绝对坐标，2-相对坐标【is_full_region为true时为非必填】	是	[int]	1:绝对坐标,2:相对坐标		1
data>>algo_tasks>>algo_config>>algo_roi>>roi_list	设定区域列表【is_full_region为false时为必填】	否	[array]
data>>algo_tasks>>algo_config>>algo_roi>>roi_list>>name	区域id，需全局唯一	是	[string]			61b3a095eb0bc49
data>>algo_tasks>>algo_config>>algo_roi>>roi_list>>point_list	区域坐标点集【由算法内部判断，画线至少需要2个点，画多边形区域至少需要3个点】	是	[array]
data>>algo_tasks>>algo_config>>algo_roi>>roi_list>>point_list>>x	X轴坐标	是	[float]			0.0
data>>algo_tasks>>algo_config>>algo_roi>>roi_list>>point_list>>y	Y轴坐标	是	[float]			1.0
data>>algo_tasks>>algo_config>>algo_roi>>is_full_region	是否全景图，true-是，false-否	是	[boolean]	true:是,false:否		true
data>>algo_tasks>>algo_config>>algo_roi>>region_mode	区域模式，1 中心点在区域内 其他报错	是	[int]	1:检测框中心点在区域内即代表检测目标在区域内,2:检测框脚点在区域内即代表检测目标在区域内,3:检测框中心点与脚点同时在区域内即代表检测目标在区域内,4:检测框中心点或脚点在区域内即代表检测目标在区域内		1
data>>algo_tasks>>algo_config>>extra_params	额外参数，本业务未使用	否	[array]
data>>algo_tasks>>algo_config>>extra_params>>key	参数名	是	[string]
data>>algo_tasks>>algo_config>>extra_params>>value	参数值	是	[string]
data>>image	图片Base64(jpeg格式base64编码)【和image二选一，优先使用image字段】	是	[string]			iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAABgAAAAYCAMAAADXqc3KAAAAFVBMVEX////7ODj+z8/9eHj9m5v9s7P7TEwZgBMVAAAACXBIWXMAAAsTAAALEwEAmpwYAAAATklEQVQokd2NQQqAQAzEMjNd//9kUXEXFw8eBMEcCiUlha9p8lspC6ukwDZHeBcBNcvUJICkAjwVheV2k4pUkMvzWo5U307kLiSNkz+wAvF5AMTthEMUAAAAAElFTkSuQmCC

响应内容 ：

返回结果

> 成功 (200)
> Json
> Object

参数名	说明	必填	类型	数据字典	限制	示例
code	算法类型，固定1020	是	[int]			1020
data	算法调用结果	是	[object]
data>>error_code	错误码，值为APP_ERR_OK则为成功	是	[string]			APP_ERR_OK
data>>display_image	图片jpeg编码，图片流为空	是	[string]
data>>error_message	错误描述	是	[string]			正常状态
data>>camera_id	创建任务时传入的设备编码	是	[string]			A15414521025
data>>task_id	创建任务时传入的算法任务id	是	[string]			0d04322bee08401a9c15a5ef8643e64f
data>>frame_id	视频帧id	是	[string]			0d04322bee08401a9c15a5ef8sldufj8
data>>frame_width	图片宽度	是	[string]			1920
data>>frame_height	图片高度	是	[string]			1080
data>>pull_pts_ms	拉流的时间戳；图片流为无效值，不用取值	是	[string]
data>>send_pts_ms	告警推送时的时间戳；图片流为无效值，不用取值	是	[string]
data>>algo_outputs	算法处理结果数组	是	[array]
data>>algo_outputs>>roi_message	设定区域信息	否	[object]
data>>algo_outputs>>roi_message>>name	创建任务时传入的区域id	是	[string]			61b3a095eb0bc49
data>>algo_outputs>>roi_message>>point_list	创建任务时传入的区域坐标点集	是	[array]
data>>algo_outputs>>roi_message>>point_list>>x	创建任务时传入的X轴坐标	是	[float]			0.0
data>>algo_outputs>>roi_message>>point_list>>y	创建任务时传入的Y轴坐标	是	[float]			1.0
data>>algo_outputs>>roi_message>>extra_params	创建任务时传入的区域其他参数，此业务未使用	否	[array]
data>>algo_outputs>>roi_message>>extra_params>>key	创建任务时传入的参数名	是	[string]			alarm
data>>algo_outputs>>roi_message>>extra_params>>value	创建任务时传入的参数值	是	[string]			1
data>>algo_outputs>>objectinfo	检测到的目标对象数组	是	[array]
data>>algo_outputs>>objectinfo>>class_name	目标类别名称；见详细说明	是	[string]			目标类别名称
data>>algo_outputs>>objectinfo>>class_id	当前目标类别id; 见详细说明	是	[int]			1
data>>algo_outputs>>objectinfo>>rect	对象位置坐标	是	[object]
data>>algo_outputs>>objectinfo>>rect>>x0	左上X轴坐标	是	[float]			0.0
data>>algo_outputs>>objectinfo>>rect>>y0	左上Y轴坐标	是	[float]			0.0
data>>algo_outputs>>objectinfo>>rect>>x1	右下X轴坐标	是	[float]			100.0
data>>algo_outputs>>objectinfo>>rect>>y1	右下Y轴坐标	是	[float]			100.0
data>>algo_outputs>>objectinfo>>confidence	目标置信度(0~1)，未知为-1	是	[float]			0.99
data>>algo_outputs>>objectinfo>>track_id	目标追踪ID(图片流任务不存在跟踪）	否	[string]			0d04322bee0
data>>algo_outputs>>objectinfo>>score	目标得分，此业务未使用，值为-1	否	[float]			0.99
data>>algo_outputs>>objectinfo>>feature	特征值，此业务未使用	否	[array]			[0.0620517209172249, 0.0471773408353329]
data>>algo_outputs>>objectinfo>>attribute	属性值，此业务未使用	否	[array]
data>>algo_outputs>>objectinfo>>attribute>>key	属性名称	是	[string]			sex
data>>algo_outputs>>objectinfo>>attribute>>value	属性值	是	[string]			1
data>>algo_outputs>>objectinfo>>attribute>>score	属性置信度(0~1)，未知为-1	是	[float]			0.99
data>>algo_outputs>>objectinfo>>extra_message	目标额外信息，见详细说明	否	[array]
data>>algo_outputs>>objectinfo>>extra_message>>key	参数名	是	[string]
data>>algo_outputs>>objectinfo>>extra_message>>value	参数值	是	[string]
data>>algo_outputs>>objectinfo>>image_message	目标图片信息,此业务未使用	否	[array]
data>>algo_outputs>>objectinfo>>image_message>>key	图片名称	是	[string]			xxx.jpg
data>>algo_outputs>>objectinfo>>image_message>>value	图片Base64【jpeg格式base64编码】	是	[string]			iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAABgAAAAYCAMAAADXqc3KAAAAFVBMVEX////7ODj+z8/9eHj9m5v9s7P7TEwZgBMVAAAACXBIWXMAAAsTAAALEwEAmpwYAAAATklEQVQokd2NQQqAQAzEMjNd//9kUXEXFw8eBMEcCiUlha9p8lspC6ukwDZHeBcBNcvUJICkAjwVheV2k4pUkMvzWo5U307kLiSNkz+wAvF5AMTthEMUAAAAAElFTkSuQmCC
data>>extra_message	额外信息，用于过大模型	否	[array]
data>>extra_message>>key	固定值：“algo_type”	是	[string]
data>>extra_message>>value	固定值："7008"用于调用大模型	是	[string]
data>>image_message	图片流值为空	否	[array]

成功示例[Mock API] ：

{
    "code": 1020,
    "data": {
        "error_code": "APP_ERR_OK",
        "error_message": "",
        "camera_id": "11111",
        "task_id": "22222",
        "frame_id": "2",
        "frame_width": "1920",
        "frame_height": "1080",
        "send_pts_ms": "0",
        "pull_pts_ms": "0",
        "display_image": "",
        "algo_outputs": [{
            "roi_message": {
                "name": "position_0",
                "point_list": [{
                    "x": 0,
                    "y": 0
                }, {
                    "x": 1920,
                    "y": 0
                }, {
                    "x": 1920,
                    "y": 1080
                }, {
                    "x": 0,
                    "y": 1080
                }],
                "extra_params": []
            },
            "objectinfo": [{
                "class_name": "10101",
                "rect": {
                    "x0": 840,
                    "y0": 379,
                    "x1": 904,
                    "y1": 458
                },
                "track_id": "",
                "extra_message": [],
                "image_message": [],
                "feature": [],
                "attribute": [],
                "class_id": 0,
                "confidence": 0.932349622,
                "score": -1
            }, {
                "class_name": "10102",
                "rect": {
                    "x0": 1264,
                    "y0": 643,
                    "x1": 1342,
                    "y1": 729
                },
                "track_id": "",
                "extra_message": [],
                "image_message": [],
                "feature": [],
                "attribute": [],
                "class_id": 1,
                "confidence": 0.946218848,
                "score": -1
            }]
        }],
        "extra_message": [],
        "image_message": []
    }
}

详细说明 ：

1.算法版本迭代适用版本

版本	算法总集版本号	备注
跌倒检测（2102002）-（v1.0.0.4_v2.2.0_v3.0.0）		初始版本

2. 服务鉴权

1.服务接口调用时需要严格遵循服务鉴权规则，新老调用鉴权方式亦存在差异。
新调用鉴权规则请参见：开发指南 - 内网签名认证方式。
2.服务调用头信息
调用时header头信息X-APP-ID，Device-Uuid，Authorization必传

3.请求参数说明

区域条件：
1、 支持绝对坐标区域, roi_type为1。取值范围 x [0, frame_width], y [0, frame_height]
2、 支持归一化后的按比例要求区域,roi_type为2。取值范围 x,y分别为 [0，1]
3、 支持画多个区域（最多5个），区域点数（支持3-11个点）
4、 点的顺序要为逆时针或者顺时针，不能乱序。
5、支持任意边数多边形，不限凹凸，不支持有孔多边形，不支持自相交多边形，一个区域不允许它的点在本区域的其他边上，两个区域的范围不能重叠，区域的点坐标不能超出图片的大小范围，区域个数不能超过设定的最大值（最多5个）
6、 检测目标在区域内的判断逻辑
针对此算法而言，检测框中心点在区域内即检测目标在区域内。
7、 全图检测与区域检测的传参设置
全图检测：is_full_region=true且region_mode=1
区域检测：is_full_region=false且region_mode=1 且roi_type=1或者2 且roi_list传相应坐标值
8、objecinfo中目标检出类别及名称

class_id	class_name	说明
0	fall	跌倒
1	normal	正常

9、出参中extra_message对应key及value表

extra_message		Array	备注
	"key":"alarm“	string	该目标是否告警
	value": "1"	string	1为告警，0为不告警；
	"key":"need_lm_check“	string	该目标是否告警
	value": "1"	string	1为需要过大模型，0为不过大模型

3.1请求参数示例

{
    "code":1019,
    "data": {
        "task_id":file,
        "camera_id":file,
        "algo_tasks":[
            {
                "algo_config": {
                    "version": "",
                    "algo_roi": {
                        "is_full_region": true,
                        "roi_type": 1,
                        "region_mode": 1,
                        "roi_list": []
                    }
                }
            }
        ],
        "image":load_base64_img(file)
    }
}

4. 调用示例

4.1Java示例

import java.net.URI;
import java.net.http.HttpClient;
import java.net.http.HttpRequest;
import java.net.http.HttpResponse;
import java.net.http.HttpRequest.BodyPublishers;
import java.net.http.HttpResponse.BodyHandlers;
import java.time.Duration;
import java.util.ArrayList;
import java.util.HashMap;
import java.util.List;
import java.util.Map;
import java.util.logging.Logger;

public class AIPassClient {
    private static final Logger logger = Logger.getLogger(AIPassClient.class.getName());
  
    static {
        // 配置日志格式
        System.setProperty("java.util.logging.SimpleFormatter.format", 
                "[%1$tF %1$tT] [%4$-7s] %5$s %n");
    }
  
    public static void main(String[] args) {
        Map result = sendPostRequest();
        if (result != null) {
            logger.info("请求成功: " + result);
        } else {
            logger.warning("请求失败");
        }
    }
  
    public static Map sendPostRequest() {
        try {
            // 配置参数
            String url = "http://url:端口/aipass/aipassweb-api/openapi/openApi/v2/ai/2102002";
          
            // 构建请求头
            Map headers = new HashMap();
            headers.put("Content-Type", "application/json");
            headers.put("X-APP-ID", "appid");
            headers.put("Device-Uuid", "deviceUuid");
            headers.put("Authorization", "yourAuthorization");
          
            // 构建请求体
            Map requestBody = buildRequestBody();
          
            // 创建HttpClient
            HttpClient client = HttpClient.newBuilder()
                    .connectTimeout(Duration.ofSeconds(30))
                    .build();
          
            // 创建HttpRequest
            HttpRequest request = HttpRequest.newBuilder()
                    .uri(URI.create(url))
                    .headers(buildHeadersArray(headers))
                    .POST(BodyPublishers.ofString(new JSONObject(requestBody).toString()))
                    .timeout(Duration.ofSeconds(30))
                    .build();
          
            logger.info("发送POST请求到: " + url);
            logger.info("请求头: " + headers);
            logger.info("请求体: " + requestBody);
          
            // 发送请求并获取响应
            HttpResponse response = client.send(request, BodyHandlers.ofString());
          
            // 处理响应
            if (response.statusCode() == 200) {
                Map result = parseJsonResponse(response.body());
                logger.info("POST请求成功");
                return result.get("data") != null ? 
                        (Map) result.get("data") : 
                        result;
            } else {
                logger.warning("POST请求失败，状态码: " + response.statusCode());
                logger.warning("响应内容: " + response.body());
                return null;
            }
        } catch (Exception e) {
            logger.severe("请求异常: " + e.getMessage());
            return null;
        }
    }
  
    private static Map buildRequestBody() {
        Map body = new HashMap();
        body.put("code", 0);
        body.put("llm_check", 0);
      
        Map data = new HashMap();
        data.put("task_id", "0d04322bee08401a9c15a5ef8643e64f");
        data.put("camera_id", "A15414521025");
      
        List<Map> algoTasks = new ArrayList();
        Map algoTask = new HashMap();
      
        Map algoConfig = new HashMap();
        algoConfig.put("version", "1.0.0");
      
        Map algoRoi = new HashMap();
        algoRoi.put("roi_type", 1);
      
        List<Map> roiList = new ArrayList();
        Map roi = new HashMap();
        roi.put("name", "61b3a095eb0bc49");
      
        List<Map> pointList = new ArrayList();
        Map point = new HashMap();
        point.put("x", 0.0);
        point.put("y", 1.0);
        pointList.add(point);
      
        roi.put("point_list", pointList);
      
        List<Map> extraParams = new ArrayList();
        Map param = new HashMap();
        param.put("key", "type");
        param.put("value", "1");
        extraParams.add(param);
      
        roi.put("extra_params", extraParams);
        roiList.add(roi);
      
        algoRoi.put("roi_list", roiList);
        algoRoi.put("is_full_region", true);
        algoRoi.put("region_mode", 1);
      
        algoConfig.put("algo_roi", algoRoi);
      
        List<Map> configExtraParams = new ArrayList();
        Map configParam = new HashMap();
        configParam.put("key", "");
        configParam.put("value", "");
        configExtraParams.add(configParam);
      
        algoConfig.put("extra_params", configExtraParams);
        algoTask.put("algo_config", algoConfig);
      
        algoTasks.add(algoTask);
        data.put("algo_tasks", algoTasks);
      
        // 图片数据（base64编码）
        data.put("image", "iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAABgAAAAYCAMAAADXqc3KAAAAFVBMVEX////7ODj+z8/9eHj9m5v9s7P7TEwZgBMVAAAACXBIWXMAAAsTAAALEwEAmpwYAAAATklEQVQokd2NQQoAQAzEMjNd//9kUXEXFw8eBMEcCiUlha9p8lspC6ukwDZHeBcBNcvUJICkAjwVheV2k4pUkMvzWo5U307kLiSNkz+wAvF5AMTthEMUAAAAAElFTkSuQmCC");
        data.put("image_url", "http://10.127.156.152:8081/bucket/f7884c2f-0efc-42ae-0372-e30eddddc53b.jpg");
      
        body.put("data", data);
      
        return body;
    }
  
    private static String[] buildHeadersArray(Map headers) {
        List headerList = new ArrayList();
        for (Map.Entry entry : headers.entrySet()) {
            headerList.add(entry.getKey());
            headerList.add(entry.getValue());
        }
        return headerList.toArray(new String[0]);
    }
  
    @SuppressWarnings("unchecked")
    private static Map parseJsonResponse(String json) {
        try {
            return new JSONObject(json).toMap();
        } catch (Exception e) {
            logger.warning("解析JSON响应失败: " + e.getMessage());
            return null;
        }
    }
  
    // 简单的JSONObject实现（实际项目中建议使用Jackson或Gson）
    static class JSONObject {
        private final Map map;
      
        public JSONObject(Map map) {
            this.map = map;
        }
      
        public String toString() {
            StringBuilder sb = new StringBuilder("{");
            boolean first = true;
            for (Map.Entry entry : map.entrySet()) {
                if (!first) sb.append(",");
                first = false;
                sb.append("\"").append(entry.getKey()).append("\":");
                Object value = entry.getValue();
                if (value instanceof String) {
                    sb.append("\"").append(value).append("\"");
                } else if (value instanceof Map) {
                    sb.append(new JSONObject((Map) value).toString());
                } else if (value instanceof List) {
                    sb.append(listToString((List) value));
                } else {
                    sb.append(value);
                }
            }
            sb.append("}");
            return sb.toString();
        }
      
        private String listToString(List list) {
            StringBuilder sb = new StringBuilder("[");
            boolean first = true;
            for (Object item : list) {
                if (!first) sb.append(",");
                first = false;
                if (item instanceof Map) {
                    sb.append(new JSONObject((Map) item).toString());
                } else if (item instanceof String) {
                    sb.append("\"").append(item).append("\"");
                } else {
                    sb.append(item);
                }
            }
            sb.append("]");
            return sb.toString();
        }
      
        @SuppressWarnings("unchecked")
        public Map toMap() {
            return map;
        }
    }
}

4.2 Python示例

import requests
import json

def send_post_request():
    """
    发送POST请求到AI算法接口 (2102002)
    """
    try:
        # 配置参数
        url = "http://url:端口/aipass/aipassweb-api/openapi/openApi/v2/ai/2102002"
        headers = {
            "Content-Type": "application/json",
            "X-APP-ID": "appid",
            "Device-Uuid": "deviceUuid",
            "Authorization": "yourAuthorization"
        }

        # 构建请求体 - 与Java代码完全对应
        data = {
            "code": 0,
            "llm_check": 0,
            "data": {
                "task_id": "0d04322bee08401a9c15a5ef8643e64f",
                "camera_id": "A15414521025",
                "algo_tasks": [{
                    "algo_config": {
                        "version": "1.0.0",
                        "algo_roi": {
                            "roi_type": 1,
                            "roi_list": [{
                                "name": "61b3a095eb0bc49",
                                "point_list": [{"x": 0.0, "y": 1.0}],
                                "extra_params": [{"key": "type", "value": "1"}]
                            }],
                            "is_full_region": True,
                            "region_mode": 1
                        },
                        "extra_params": [{"key": "", "value": ""}]
                    }
                }],
                "image": "iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAABgAAAAYCAMAAADXqc3KAAAAFVBMVEX////7ODj+z8/9eHj9m5v9s7P7TEwZgBMVAAAACXBIWXMAAAsTAAALEwEAmpwYAAAATklEQVQokd2NQQqAQAzEMjNd//9kUXEXFw8eBMEcCiUlha9p8lspC6ukwDZHeBcBNcvUJICkAjwVheV2k4pUkMvzWo5U307kLiSNkz+wAvF5AMTthEMUAAAAAElFTkSuQmCC",
                "image_url": "http://10.127.156.152:8081/bucket/f7884c2f-0efc-42ae-0372-e30eddddc53b.jpg"
            }
        }

        # 发送POST请求
        response = requests.post(url, headers=headers, json=data, timeout=30)

        # 处理响应
        if response.status_code == 200:
            result = response.json()
            data = result.get("data")
            print("POST请求成功")
            return data
        else:
            print(f"POST请求失败，状态码: {response.status_code}")
            return None

    except Exception as e:
        print(f"请求异常: {e}")
        return None

# 使用示例
if __name__ == "__main__":
    result = send_post_request()
    if result:
        print("请求成功:", result)
    else:
        print("请求失败")