objectDetection

URI

<machinelearning_uri>/ml-process:ObjectDetection[.<format>]

支持的方法

GET、POST、HEAD

父资源

machineLearning

介绍

使用神经网络模型检测影像中的目标。

支持的方法：

支持的表述格式：JSONP、RJSON、JSON、HTML、XML。

资源层次

HTTP 请求方法

对如下 URI 执行 HTTP 请求，其中，supermapiserver 是服务器名。

http://supermapiserver:8090/iserver/services/machinelearning/restjsr/ml-process:ObjectDetection

GET 请求

返回分析的交互操作页面。

 

POST 请求

执行分析。

请求参数

请求参数列表：

名称 类型 含义

inputDatasource

【必填】

String

 指定进行分析影像数据集所在数据源，目前只支持udb,udbx两种数据源。

inputDatasetName

【必填】

String

 指定进行分析的影像数据集名字。

modelFile

【必填】

String

 用于进行分析的训练好的模型文件。

categoryName

【可选参数】

String

 指定分析结果存放的数据源路径，支持udb,udbx两种文件，在文件不存在时会自行创建。

scoreThresh

【可选参数】

double

 概率阈值，仅保留预测概率高于该值的目标。默认值为0.5。

nmsThresh

【可选参数】

double

 去重阈值，去除重复目标的阈值。默认值为0.3。

outputDatasource

【必填】

String

指定分析结果存放的数据源路径，支持udb,udbx,geotiff, 输出文件格式需要与输入匹配，在文件不存在时会自行创建。

outputDatasetName

【可选参数】

String

 结果数据集名，默认值为objdetect_result。

HEAD 请求

返回跟 GET 请求一样的 HTTP 响应头，但是没有响应实体。可以在不必传输整个响应内容的情况下，获取包含在响应消息头中的元数据信息。元数据信息包括媒体类型，字符编码，压缩编码，实体内容长度等。

HEAD 请求可以用来判断 objectDetection 资源是否存在，或者客户端是否有权限访问 objectDetection 资源。通过对加.<format>的 URI 执行 HEAD 请求，还可以快速判断 objectDetection资源是否支持<format>格式的表述。

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