非机动车超载（2102032）

接口信息

API Path
/aipaas/cv/v2/image/2102032

请求协议
HTTPS

请求方法
POST

请求头部 ：

头部标签	必填	说明	类型	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	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	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】，本算法不支持画区域	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时为非必填】	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>>roi_list>>extra_params	区域扩展参数	否	[array]
data>>algo_tasks>>algo_config>>algo_roi>>roi_list>>extra_params>>key	参数名	是	[string]		type
data>>algo_tasks>>algo_config>>algo_roi>>roi_list>>extra_params>>value	参数值	是	[string]		1
data>>algo_tasks>>algo_config>>algo_roi>>is_full_region	是否全景图，true-是，false-否，本算法只支持全图	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>>image	图片Base64(jpeg格式base64编码)【和image二选一，优先使用image字段】	否	[string]		iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAABgAAAAYCAMAAADXqc3KAAAAFVBMVEX////7ODj+z8/9eHj9m5v9s7P7TEwZgBMVAAAACXBIWXMAAAsTAAALEwEAmpwYAAAATklEQVQokd2NQQqAQAzEMjNd//9kUXEXFw8eBMEcCiUlha9p8lspC6ukwDZHeBcBNcvUJICkAjwVheV2k4pUkMvzWo5U307kLiSNkz+wAvF5AMTthEMUAAAAAElFTkSuQmCC
data>>image_url	图片地址【和image二选一，优先使用image字段】	否	[string]		http://10.127.156.152:8081/bucket/f7884c2f-0efc-42ae-0372-e30eddddc53b.jpg

响应内容 ：

返回结果

> 成功 (200)
> Json
> Object

参数名	说明	必填	类型	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	否	[array]
data>>algo_outputs>>roi_message>>extra_params>>key	创建任务时传入的参数名【是否告警参数名固定为alarm】	是	[string]	alarm
data>>algo_outputs>>roi_message>>extra_params>>value	创建任务时传入的参数值【是否告警固定为1或者0】	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；class_name的命名统一采用小写+下划线方式填写（即蛇形）0-face 脸 1-person 人体 2-vehicle 车辆 3-nonvehicle 非机动车	是	[string]	目标类别名称
data>>algo_outputs>>objectinfo>>class_id	当前目标类别id;，无效值-1； 0-face 脸 1-person 人体 2-vehicle 车辆 3-nonvehicle 非机动车	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	是	[string]	0d04322bee0
data>>algo_outputs>>objectinfo>>score	目标得分(0~1)，未知为-1	是	[float]	0.99
data>>algo_outputs>>objectinfo>>feature	特征值，float数组【特征提取算法必返回】	否	[array]	[0.0620517209172249, 0.0471773408353329]
data>>algo_outputs>>objectinfo>>attribute	属性值数组此业务会传出key为ride_type和helmet_type信息；仅目标类别为1 - motor_helmet时，该字段有效。 ride_type为车类型：10101：骑摩托车 helmet_type为帽子类型： 10202：未戴头盔 score：分类得分	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，具体信息参考详细说明	否	[array]
data>>algo_outputs>>objectinfo>>extra_message>>key	参数名	是	[string]	type
data>>algo_outputs>>objectinfo>>extra_message>>value	参数值	是	[string]	1
data>>algo_outputs>>objectinfo>>image_message	目标图片信息,图片流为空	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	目标图片信息,图片流为空	否	[array]
data>>image_message	目标图片信息,图片流为空	否	[array]

成功示例[Mock API] ：

{
    "code": 1020,
    "data": {
        "error_code": "APP_ERR_OK",
        "error_message": "",
        "camera_id": "1",
        "task_id": "task_1",
        "frame_id": "0",
        "frame_width": "1920",
        "frame_height": "1080",
        "send_pts_ms": "1726016467385",
        "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": "nonvehicle",
                    "rect": {
                        "x0": 1314,
                        "y0": 608,
                        "x1": 1706,
                        "y1": 939
                    },
                    "track_id": "",
                    "extra_message": [{
                            "key": "person_number"
                            "value": "3"
                        },
                        {
                            "key": "children_list"
                            "value": "[100,101,102]"
                        }
                    ],
                    "image_message": [],
                    "feature": [],
                    "attribute": [

                        {
                            "key": "nonvehicle_type",
                            "value": "1",
                            "score": 0.93467617
                        }
                    ],
                    "class_id": 1,
                    "confidence": 0.857421875,
                    "score": -1
                },
                {
                    "class_name": "nonvehicle",
                    "rect": {
                        "x0": 754,
                        "y0": 591,
                        "x1": 1129,
                        "y1": 922
                    },
                    "track_id": "",
                    "extra_message": [{
                            "key": "person_number"
                            "value": "3"
                        },
                        {
                            "key": "childdren_list"
                            "value": "[100,101,102]"
                        }
                    ],
                    "image_message": [],
                    "feature": [],
                    "attribute": [

                        {
                            "key": "nonvehicle_type",
                            "value": "1",
                            "score": 0.939533174
                        }

                    ],
                    "class_id": 1,
                    "confidence": 0.836914062,
                    "score": -1
                }，,
                {
                    "class_name": "face",
                    "rect": {
                        "x0": 754,
                        "y0": 591,
                        "x1": 1129,
                        "y1": 922
                    },
                    "track_id": "100",
                    "extra_message": [],
                    "image_message": [],
                    "feature": [],
                    "attribute": [

                    ],
                    "class_id": 0,
                    "confidence": 0.836914062,
                    "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
非机动车超载（2102032）-(v1.0.1.0_v2.3.0)		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（最多个数见pipeline_config.json配置），区域点数（支持点数见见pipeline_config.json配置）
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
区域检测：is_full_region=false且roi_list传相应坐标值
8、出参extra_params对应key及value:

key	value	type	示例
person_number	超载人数	string	"3"
childdren_list	超载人数的数组	string	"[100,101,102]"
plate_number	车牌号	string	"["川.E82164","京1232"]"
plate_bbox	车牌框	string	"["{"x0": 12,"y0": 34,"x1": 56,"y1": 78}","{"x0": 120,"y0": 304,"x1": 156,"y1": 718}"]"

9、出参attribute对应key及value值：

请求示例：
{
	"code": 1019,
	"data": {
		"camera_id": "1",
		"task_id": "task_1",
		"algo_tasks": [{
			"algo_config": {
				"version": "algo_version",
				"algo_roi": {
					"is_full_region": true,
					"region_mode": 1,
					"roi_type": 1,
					"roi_list": []
				},
				"extra_params": []
			}
		}],
		"image": ""
	}
}

4.调用示例

4.1 java示例

import com.fasterxml.jackson.databind.ObjectMapper;
import com.fasterxml.jackson.databind.node.ArrayNode;
import com.fasterxml.jackson.databind.node.ObjectNode;
import java.io.*;
import java.net.HttpURLConnection;
import java.net.URL;

public class HttpUtils {
  
    public static String post() {
        HttpURLConnection conn = null;
        OutputStream os = null;
        BufferedReader reader = null;
  
        try {
            // 创建连接
            String url = "http://your-url:port/aipaas/cv/v2/image/2102032";
            conn = (HttpURLConnection) new URL(url).openConnection();
            conn.setRequestMethod("POST");
            conn.setRequestProperty("X-APP-ID", "appid");
            conn.setRequestProperty("Device-Uuid", "deviceUuid");
            conn.setRequestProperty("Authorization", "yourAuthorization");
            conn.setRequestProperty("Content-Type", "application/json");
            conn.setDoOutput(true);
      
            // 生成参数
            ObjectMapper mapper = new ObjectMapper();
            ObjectNode request = mapper.createObjectNode();
            request.put("code", 1019);
      
            ObjectNode data = mapper.createObjectNode();
            data.put("camera_id", "1");
            data.put("task_id", "task_1");
            data.put("image", "");
      
            ArrayNode tasks = mapper.createArrayNode();
            ObjectNode task = mapper.createObjectNode();
      
            ObjectNode config = mapper.createObjectNode();
            config.put("version", "algo_version");
      
            ObjectNode roi = mapper.createObjectNode();
            roi.put("is_full_region", true);
            roi.put("region_mode", 1);
            roi.put("roi_type", 1);
            roi.putArray("roi_list");
      
            config.set("algo_roi", roi);
            config.putArray("extra_params");
            task.set("algo_config", config);
            tasks.add(task);
            data.set("algo_tasks", tasks);
            request.set("data", data);
      
            // 发送数据
            String body = mapper.writeValueAsString(request);
            os = conn.getOutputStream();
            os.write(body.getBytes());
      
            // 读取响应
            reader = new BufferedReader(new InputStreamReader(conn.getInputStream()));
            StringBuilder response = new StringBuilder();
            String line;
            while ((line = reader.readLine()) != null) {
                response.append(line);
            }
      
            return response.toString();
      
        } catch (Exception e) {
            return "{\"error\":\"" + e.getMessage() + "\"}";
        } finally {
            try {
                if (reader != null) reader.close();
                if (os != null) os.close();
                if (conn != null) conn.disconnect();
            } catch (Exception e) {
                e.printStackTrace();
            }
        }
    }
  
    public static void main(String[] args) {
        System.out.println(post());
    }
}

4.2 python示例

import json
import requests

def post():
    """
    发送POST请求到图像处理接口
    """
    try:
        # 配置参数
        url = "http://your-url:port/aipaas/cv/v2/image/2102032"
        headers = {
            "X-APP-ID": "appid",
            "Device-Uuid": "deviceUuid",
            "Authorization": "yourAuthorization",
            "Content-Type": "application/json"
        }

        # 构建请求体
        request_body = {
            "code": 1019,
            "data": {
                "camera_id": "1",
                "task_id": "task_1",
                "image": "",
                "algo_tasks": [
                    {
                        "algo_config": {
                            "version": "algo_version",
                            "algo_roi": {
                                "is_full_region": True,
                                "region_mode": 1,
                                "roi_type": 1,
                                "roi_list": []
                            },
                            "extra_params": []
                        }
                    }
                ]
            }
        }

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

        # 返回响应
        return response.text

    except Exception as e:
        return json.dumps({"error": str(e)})

# 使用示例
if __name__ == "__main__":
    result = post()
    print(result)

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