8000410001(推理接口-V1.3.0)

接口信息

API Path
/aipaas/live/v1/digitalHuman/authenticate

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	内容类型				application/json	application/json
X-APP-ID	是	控制台--应用管理--AppID
Device-Uuid	是	设备管理-设备uuid
Authorization	是	鉴权信息

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]		0	1019
data	算法参数	是	[object]		0
data>>task_id	算法任务id【调用traceId，需要保证唯一，生成UUID传入就可以】	是	[string]		0	0d04322bee08401a9c15a5ef8643e64f
data>>camera_id	设备编码【调用设备编码，如果为视频流抽帧后的算法可以传入对应设备编码，如果没有可以传入任意值】	是	[string]		0	A15414521025
data>>image	file_type取值 0、1、2、3，默认 0；表示image字段的数据内容，0 = 图片 base64，1 = 图片下载地址，2 = 视频下载地址，3 = 视频 base64	是	[string]		0	iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAABgAAAAYCAMAAADXqc3KAAAAFVBMVEX////7ODj+z8/9eHj9m5v9s7P7TEwZgBMVAAAACXBIWXMAAAsTAAALEwEAmpwYAAAATklEQVQokd2NQQqAQAzEMjNd//9kUXEXFw8eBMEcCiUlha9p8lspC6ukwDZHeBcBNcvUJICkAjwVheV2k4pUkMvzWo5U307kLiSNkz+wAvF5AMTthEMUAAAAAElFTkSuQmCC
data>>algo_tasks	算法参数数组	是	[array]		0
data>>algo_tasks>>algo_config	单个参数信息	是	[object]		0
data>>algo_tasks>>algo_config>>algo_roi	roi区域配置	是	[object]		0
data>>algo_tasks>>algo_config>>algo_roi>>roi_type	roi坐标类型，1-绝对坐标，2-相对坐标	是	[int]	1:绝对坐标,2:相对坐标	0	1
data>>algo_tasks>>algo_config>>algo_roi>>roi_list	设定区域坐标列表【如果is_full_region为true，则传入空数组】	否	[array]		0
data>>algo_tasks>>algo_config>>algo_roi>>roi_list>>name	区域id【可随意生成，保证全局唯一即可】	是	[string]		0	head
data>>algo_tasks>>algo_config>>algo_roi>>roi_list>>point_list	区域坐标点集【最小3个点，最大支持11个点】	是	[array]		0
data>>algo_tasks>>algo_config>>algo_roi>>roi_list>>point_list>>x	X轴坐标	是	[float]		0	0.0
data>>algo_tasks>>algo_config>>algo_roi>>roi_list>>point_list>>y	Y轴坐标	是	[float]		0	1.0
data>>algo_tasks>>algo_config>>algo_roi>>roi_list>>extra_params	区域扩展参数	否	[array]		0
data>>algo_tasks>>algo_config>>algo_roi>>roi_list>>extra_params>>key	参数名	是	[string]		0	type
data>>algo_tasks>>algo_config>>algo_roi>>roi_list>>extra_params>>value	参数值	是	[string]		0	1
data>>algo_tasks>>algo_config>>algo_roi>>is_full_region	是否全景图【true-是，false-否】本能力不支持传false	是	[boolean]	true:是,false:否	0	true
data>>algo_tasks>>algo_config>>extra_params	算法定制化参数	否	[array]		0
data>>algo_tasks>>algo_config>>extra_params>>key	参数名	是	[string]		0	algo_type
data>>algo_tasks>>algo_config>>extra_params>>value	参数值	是	[string]		0	示例： 0.8

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]		0	1020
data	算法调用结果	是	[object]		0
data>>error_code	错误码，值为APP_ERR_OK则为成功	是	[string]		0	APP_ERR_OK
data>>error_message	错误描述	是	[string]		0	正常状态
data>>camera_id	创建任务时传入的设备编码	是	[string]		0	A15414521025
data>>task_id	创建任务时传入的算法任务id	是	[string]		0	0d04322bee08401a9c15a5ef8643e64f
data>>frame_id	图像帧号	是	[string]		0	100
data>>send_pts_ms	发送时间戳	是	[string]		0	1718245892700
data>>pull_pts_ms	拉流时间戳，本能力无意义	是	[string]		0	0
data>>display_image	展示图片base64，本能力无意义	是	[string]		0	[]
data>>frame_width	图片宽度像素	是	[string]		0	1920
data>>frame_height	图片高度像素	是	[string]		0	1080
data>>algo_outputs	算法处理结果数组	是	[array]		0
data>>algo_outputs>>objectinfo	检测到的目标对象数组【未检测到目标时返回空数组】	是	[array]		0
data>>algo_outputs>>objectinfo>>class_name	目标类别名称【值必须为英文小写字母且遵循蛇形命名法(单词下划线分割)】	是	[string]		0	0:fake 1:real
data>>algo_outputs>>objectinfo>>class_id	目标类别id	是	[int]		0	0:fake 1:real
data>>algo_outputs>>objectinfo>>rect	目标位置坐标	是	[object]		0
data>>algo_outputs>>objectinfo>>rect>>x0	左上X轴坐标	是	[float]		0	0.0
data>>algo_outputs>>objectinfo>>rect>>y0	左上Y轴坐标	是	[float]		0	0.0
data>>algo_outputs>>objectinfo>>rect>>x1	右下X轴坐标	是	[float]		0	100.0
data>>algo_outputs>>objectinfo>>rect>>y1	右下Y轴坐标	是	[float]		0	100.0
data>>algo_outputs>>objectinfo>>confidence	目标置信度，本业务无效 -1	是	[float]		0	-1
data>>algo_outputs>>objectinfo>>track_id	目标追踪ID【不存在则固定返回空字符串】	是	[string]		0	""
data>>algo_outputs>>objectinfo>>score	本业务使用该得分，输出分值表示为真的概率。输入图像质量过低将影响判断结果。	是	[float]		0	0.99
data>>algo_outputs>>objectinfo>>extra_message	目标额外信息【不存在则固定返回空数组】	否	[array]		0
data>>algo_outputs>>objectinfo>>extra_message>>key	参数名	是	[string]		0	type
data>>algo_outputs>>objectinfo>>extra_message>>value	参数值	是	[string]		0	1
data>>algo_outputs>>objectinfo>>image_message	目标图片信息【不存在则固定返回空数组】	否	[array]		0
data>>algo_outputs>>objectinfo>>image_message>>key	图片名称	是	[string]		0	xxx.jpg
data>>algo_outputs>>objectinfo>>image_message>>value	图片Base64【jpeg格式base64编码】	是	[string]		0	iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAABgAAAAYCAMAAADXqc3KAAAAFVBMVEX////7ODj+z8/9eHj9m5v9s7P7TEwZgBMVAAAACXBIWXMAAAsTAAALEwEAmpwYAAAATklEQVQokd2NQQqAQAzEMjNd//9kUXEXFw8eBMEcCiUlha9p8lspC6ukwDZHeBcBNcvUJICkAjwVheV2k4pUkMvzWo5U307kLiSNkz+wAvF5AMTthEMUAAAAAElFTkSuQmCC
data>>algo_outputs>>objectinfo>>feature	特征值，float数组【特征提取算法必返回】	否	[array]		0	[0.0620517209172249, 0.0471773408353329]
data>>algo_outputs>>objectinfo>>attribute	属性值数组【分类属性列表】	否	[array]		0
data>>algo_outputs>>objectinfo>>attribute>>key	属性名称	是	[string]		0	sex
data>>algo_outputs>>objectinfo>>attribute>>value	属性值	是	[string]		0	1
data>>algo_outputs>>objectinfo>>attribute>>score	属性置信度(0~1)【不存在则固定返回-1】	是	[float]		0	0.99
data>>extra_message	算法处理结果额外信息，透传给上层应用	否	[array]		0
data>>extra_message>>key	参数名【如果为多算法镜像，固定返回算法标识的key必须为algo_type】	是	[string]		0
data>>extra_message>>value	参数值【如果为多算法镜像，值为具体算法标识】	是	[string]		0
data>>image_message	算法处理结果额外图像信息	否	[array]		0	[]

成功示例

{
    "code": 1020,
    "data": {
        "error_code": "APP_ERR_OK",
        "error_message": "",
        "camera_id": "0",
        "task_id": "to112enlarge8#ct_huiliu#h5_202311_silent#18443.jpg",
        "frame_id": "",
        "frame_width": "",
        "frame_height": "",
        "send_pts_ms": "1778574097856",
        "pull_pts_ms": "0",
        "display_image": "",
        "algo_outputs": [{
            "objectinfo": [{
                "class_name": "fake",
                "rect": {
                    "x0": 0,
                    "y0": 0,
                    "x1": 445,
                    "y1": 594
                },
                "track_id": "",
                "extra_message": [],
                "image_message": [],
                "feature": [],
                "attribute": [],
                "class_id": 0,
                "confidence": -1,
                "score": 0.0291900634765625
            }]
        }],
        "extra_message": [],
        "image_message": []
    }
}

1、能力简介

基于图片或视频对人脸的换脸进行鉴伪，图片大小3M 以内，视频大小8M以内，视频时长不超过5秒，否则可能返回超时。支持图片格式为：jpg,png；支持视频格式为.mp4, .avi, .flv，其他格式不保证正确返回。

2、修订历史

修订日期	算法版本号	修订内容
2026-05-26	V1.3.0	首版本发布

3、服务鉴权

服务接口调用时需要严格遵循服务鉴权规则，服务调用鉴权规则请参见：开发指南 - 接口签名认证。

4、请求参数说明

4.1、区域配置

不支持区域配置，请按全图模式传入，如果传入algo_config或algo_roi有问题，会返回报错，但是部分报错缺少描述信息，可通过错误码识别。algo_roi固定值为：

{
    "is_full_region": true,
    "roi_type": 1,
    "roi_list": []
}

4.2、请求扩展参数说明

参数路径：data->algo_tasks->algo_config->extra_params

参数中文名	参数名称(key)	参数值(value)	必填	内部数据类型	备注
关键点数据	lamks	字符串格式一维列表	否	一维数组	json dumps 后的一维数组，仅支持 5 个点 (10 个正整数)、72 个点 (144 个正整数)、106 个点 (212 个正整数)；file_type 为 0 或 1 时生效，默认为不填，内部可自动提取关键点
文件类型	file_type	字符串格式整数	否	整型	取值 0、1、2、3，默认 0；表示image字段的数据内容，0 = 图片 base64，1 = 图片下载地址，2 = 视频下载地址，3 = 视频 base64
得分阈值	threshold	字符串格式浮点数	否	浮点型	划分真假的判定阈值，取值范围 0-1，默认 0.5
抽帧频率	fps	字符串格式整数	否	整型	每秒抽帧数量，取值 2-5，不可大于视频实际帧率；file_type 为 2 或 3 时生效，默认 2

4.3、其他参数说明

5、响应结果说明

5.1、目标信息说明

5.1.1、目标类别

类别中文名	类别id(class_id)	类别编码(class_name)	类别说明	属性中文名	属性名称(attribute->key)	属性值(attribute->value)	属性内部数据类型	属性说明
真	1	real
假	0	fake

5.2、响应扩展参数说明

参数路径：data->extra_message

5.3、其他参数说明

• 全图模式

6、请求示例

{
    "code": 1019,
    "data": {
        "camera_id": "1",
        "task_id": "1",
        "algo_tasks": [
            {
                "algo_config": {
                    "algo_roi": {
                        "is_full_region": true,
                        "roi_type": 1,
                        "roi_list": []
                    },
                    "extra_params": [
                        {
                            "key": "lamks",
                            "value": "[160,358,160,384,...]"
                        },
                        {
                            "key": "file_type",
                            "value": "3"
                        },
                        {
                            "key": "threshold",
                            "value": "0.5"
                        },
                        {
                            "key": "fps",
                            "value": "2"
                        }
                    ]
                }
            }
        ],
        "image": ""
    }
}

7、状态码说明

状态码	状态描述	英文描述	对应数字编码
APP_ERR_OK	正常状态	ok	0
APP_ERR_FAILURE	系统异常	error	-1
APP_PARAM_ERR_FAILURE	参数异常	Invalid parameter	10
APP_ERR_COMM_FAILURE	失败	General Failed	1001
APP_ERR_COMM_INNER	内部错误	Internal error	1002
APP_ERR_COMM_INVALID_POINTER	无效指针	Invalid Pointer	1003
APP_ERR_COMM_INVALID_PARAM	无效参数	Invalid parameter	1004
APP_ERR_COMM_UNREALIZED	未实现	Not implemented	1005
APP_ERR_COMM_OUT_OF_MEM	内存溢出	Out of memory	1006
APP_ERR_COMM_ALLOC_MEM	内存分配错误	memory allocation error	1007
APP_ERR_COMM_FREE_MEM	内存释放错误	free memory error	1008
APP_ERR_COMM_OUT_OF_RANGE	内存越界	out of range	1009
APP_ERR_COMM_NO_PERMISSION	无权限	NO Permission	1010
APP_ERR_COMM_TIMEOUT	超时	Timed out	1011
APP_ERR_COMM_NOT_INIT	未初始化	Not initialized	1012
APP_ERR_COMM_INIT_FAIL	初始化错误	initialize failed	1013
APP_ERR_COMM_INPROGRESS	操作正在进行中	Operation now in progress	1014
APP_ERR_COMM_EXIST	资源已存在	Object; file or other resource already exist	1015
APP_ERR_COMM_NO_EXIST	资源不存在	Object; file or other resource doesn't exist	1016
APP_ERR_COMM_BUSY	资源在使用中	Object; file or other resource is in use	1017
APP_ERR_COMM_FULL	无可用资源	No available Device or resource	1018
APP_ERR_COMM_OPEN_FAIL	文件或资源打开失败	Device; file or resource open failed	1019
APP_ERR_COMM_READ_FAIL	文件或资源读失败	Device; file or resource read failed	1020
APP_ERR_COMM_WRITE_FAIL	文件或资源写失败	Device; file or resource write failed	1021
APP_ERR_COMM_DESTORY_FAIL	文件或资源释放失败	Device; file or resource destory failed	1022
APP_ERR_COMM_EXIT	数据流结束，退出程序	End of data stream; stop the application	1023
APP_ERR_COMM_CONNECTION_CLOSE	连接断开	Out of connection; Communication shutdown	1024
APP_ERR_COMM_CONNECTION_FAILURE	连接失败	connection fail	1025
APP_ERR_COMM_STREAM_INVALID	无效流	ACL stream is null pointer	1026
APP_ERR_COMM_REGION_ERROR	区域校验失败	region error	1027
APP_ERR_COMM_DECODE_FAIL	图片解码失败	Image decode fail	1028
APP_ERR_COMM_MODELINIT_FAIL	模型初始化失败	Model init fail	1029
APP_ERR_COMM_MODELINFER_FAIL	模型推理失败	Model infer fail	1030
APP_ERR_COMM_PARAM_FAILURE	参数校验失败	param check fail	1031
APP_ERR_STREAMPULLER_BASE	拉流模块（视频流有效）	For StreamPuller	2000
APP_ERR_STREAMPULLER_OPEN_FAIL	流打开失败（视频流有效）（视频流有效）	Open input stream failed	2001
APP_ERR_STREAMPULLER_STREAMINFOFIND_FAIL	查找流信息失败（视频流有效）	Find stream information failed	2002
APP_ERR_STREAMPULLER_EOF	流结束（视频流有效）	Stream if EOF	2003
APP_ERR_STREAMPULLER_READFRAME_FAIL	读取帧失败（视频流有效）	Stream read error frame	2004
APP_ERR_STREAMPULLER_REOPEN_FAIL	重新打开流失败（视频流有效）	Reopen input stream failed	2005
APP_ERR_STREAMPULLER_STREAMFIND_FAIL	查找视频channel失败（视频流有效）	Find no video stream	2006
APP_ERR_STREAMPULLER_STREAMFORMAT_ERROR	不支持的视频格式（视频流有效）	Stream is unsupported video format	2007
APP_ERR_VIDEODECODER_BASE	解码模块（视频流有效）	For Videodecoder	2020
APP_ERR_VIDEODECODER_CREATE_FAIL	创建解码器失败（视频流有效）	Create MxBase::VideoDecoder Exception	2021
APP_ERR_VIDEODECODER_UNSUPPORT_FORMAT	不支持的视频格式（视频流有效）	Stream is unsupported video format	2022
APP_ERR_VIDEODECODER_DECODE_FAIL	视频解码失败（视频流有效）	decode fail	2023
APP_ERR_CONFIG_BASE	参数配置	For modulebase	2040
APP_ERR_CONFIG_ADD_FAIL	添加参数失败	Add new algo config failed	2041
APP_ERR_CONFIG_UPDATE_FAIL	更新参数失败	update config failed	2042
APP_ERR_CONFIG_DELETE_FAIL	删除参数失败	delete config failed	2043
APP_ERR_QUEUE_BASE	队列		5000
APP_ERR_QUEUE_EMPTY	队列为空	Queue: empty queue	5001
APP_ERR_QUEUE_STOPED	队列已停止	Queue: queue stoped	5002
APP_ERR_QUEUE_FULL	队列满	Queue: full queue	5003

8、调用示例

8.1、java调用示例

import cn.hutool.http.HttpRequest;
import cn.hutool.http.HttpResponse;
import com.alibaba.fastjson.JSONObject;

import java.util.HashMap;
import java.util.Map;

/**
 * 为保证示例可以正常运行，请确认maven中是否存在以下依赖：
 * <dependency>
 *     <groupId>cn.hutool</groupId>
 *     <artifactId>hutool-all</artifactId>
 *     <version>5.8.29</version>
 * </dependency>
 * <dependency>
 *     <groupId>com.alibaba</groupId>
 *     <artifactId>fastjson</artifactId>
 *     <version>1.2.83</version>
 * </dependency>
 */
public class Example {

    public static void example() {
        try {
            // 算法调用地址，请根据实际情况修改
            String url = "算法调用地址";

            // 设置请求头
            Map<String, String> headers = new HashMap<>();
            headers.put("Content-Type", "application/json");
            headers.put("Device-Uuid", "2018619061498245122");
            headers.put("X-APP-ID", "你实际的AppId");
            headers.put("Authorization", "你实际的Authorization");

            // 设置请求参数，请根据实际情况修改
            String requestString = "{\n" +
"	\"code\":1019,\n" +
"	\"data\":{\n" +
"		\"image\":\"iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAABgAAAAYCAMAAADXqc3KAAAAFVBMVEX////7ODj+z8/9eHj9m5v9s7P7TEwZgBMVAAAACXBIWXMAAAsTAAALEwEAmpwYAAAATklEQVQokd2NQQqAQAzEMjNd//9kUXEXFw8eBMEcCiUlha9p8lspC6ukwDZHeBcBNcvUJICkAjwVheV2k4pUkMvzWo5U307kLiSNkz+wAvF5AMTthEMUAAAAAElFTkSuQmCC\",\n" +
"		\"camera_id\":\"A15414521025\",\n" +
"		\"task_id\":\"0d04322bee08401a9c15a5ef8643e64f\",\n" +
"		\"algo_tasks\":[\n" +
"			{\n" +
"				\"algo_config\":{\n" +
"					\"extra_params\":[\n" +
"						{\n" +
"							\"value\":\"示例： 0.8\",\n" +
"							\"key\":\"algo_type | [string] | 多算法包算法标识 | 默认值 threshold | [string] | 阈值 | - warningCount | [string] | 连续超过几次告警 | -\"\n" +
"						}\n" +
"					],\n" +
"					\"algo_roi\":{\n" +
"						\"roi_list\":[\n" +
"							{\n" +
"								\"extra_params\":[\n" +
"									{\n" +
"										\"value\":\"1\",\n" +
"										\"key\":\"type\"\n" +
"									}\n" +
"								],\n" +
"								\"name\":\"head\",\n" +
"								\"point_list\":[\n" +
"									{\n" +
"										\"x\":0.0,\n" +
"										\"y\":1.0\n" +
"									}\n" +
"								]\n" +
"							}\n" +
"						],\n" +
"						\"roi_type\":1,\n" +
"						\"is_full_region\":true\n" +
"					}\n" +
"				}\n" +
"			}\n" +
"		]\n" +
"	}\n" +
"}";

            // 发起HTTP请求
            HttpResponse response = HttpRequest.post(url)
                    .headerMap(headers, true)
                    .body(requestString)
                    .execute();
            // 输出响应结果
            System.out.println(response.body());
        } catch (Exception e) {
            e.printStackTrace();
        }
    }

    public static void main(String[] args) {
        example();
    }

}

8.2、python调用示例

import json
import hashlib
import hmac
import time
import re
import urllib.parse
import requests
import warnings
from datetime import datetime
import logging

# 配置日志，设置日志级别为INFO，并指定日志格式
logging.basicConfig(level=logging.INFO, format='%(asctime)s - %(levelname)s - %(message)s')

# 配置环境变量
X_APP_ID = "yourAppId"
AUTHORIZATION = "yourAuthorization"
# 请求的URL
url = "算法调用地址"
# 请求数据
request_data = {
	"code":1019,
	"data":{
		"image":"iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAABgAAAAYCAMAAADXqc3KAAAAFVBMVEX////7ODj+z8/9eHj9m5v9s7P7TEwZgBMVAAAACXBIWXMAAAsTAAALEwEAmpwYAAAATklEQVQokd2NQQqAQAzEMjNd//9kUXEXFw8eBMEcCiUlha9p8lspC6ukwDZHeBcBNcvUJICkAjwVheV2k4pUkMvzWo5U307kLiSNkz+wAvF5AMTthEMUAAAAAElFTkSuQmCC",
		"camera_id":"A15414521025",
		"task_id":"0d04322bee08401a9c15a5ef8643e64f",
		"algo_tasks":[
			{
				"algo_config":{
					"extra_params":[
						{
							"value":"示例： 0.8",
							"key":"algo_type | [string] | 多算法包算法标识 | 默认值 threshold | [string] | 阈值 | - warningCount | [string] | 连续超过几次告警 | -"
						}
					],
					"algo_roi":{
						"roi_list":[
							{
								"extra_params":[
									{
										"value":"1",
										"key":"type"
									}
								],
								"name":"head",
								"point_list":[
									{
										"x":0.0,
										"y":1.0
									}
								]
							}
						],
						"roi_type":1,
						"is_full_region":True
					}
				}
			}
		]
	}
}
# 构建请求头
headers = {
    "Content-Type": "application/json",
    "Device-Uuid": "2018619061498245122",
    "X-APP-ID": X_APP_ID,
    "Authorization": AUTHORIZATION
}


def timeSimple(timestamp):
    # 将时间戳转换为HH:MM:SS格式的时间字符串
    dt_object = datetime.fromtimestamp(timestamp)
    formatted_time = dt_object.strftime("%H:%M:%S")
    return formatted_time


def send_request(url):
    try:
        start_time = time.time()
        logging.info(f"请求路径: {url}")
        logging.info(f"开始发送: {timeSimple(start_time)}")

        with requests.post(
            url, json=request_data, headers=headers, stream=True, verify=False
        ) as response:
            first_packet_time = None
            if response.status_code == 200:
                logging.info(f"接受到返回: {timeSimple(time.time())}")

                for chunk in response.iter_content(chunk_size=1024):
                    if chunk:
                        if first_packet_time is None:
                            first_packet_time = time.time()
                        logging.info(
                            f"Received chunk: {timeSimple(time.time())} {chunk.decode('utf-8')}"
                        )

                end_time = time.time()
                logging.info(f"Time to first byte (TTFB): {first_packet_time - start_time:.3f} seconds")
                logging.info(f"Request completed in {end_time - start_time:.3f} seconds")
            else:
                logging.error(f"Request failed with status code {response.status_code}")
    except Exception as e:
        logging.error(f"An error occurred: {e}")


# 发送请求
send_request(url)
logging.info(f"headers = {headers}")