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场景识别

1. 任务简介​

1.1 任务 ID​

559e88fa6f7910b622d37fbb

提示

任务 ID 全局固定且不变，建议客户将其定义为代码常量。

1.2 能力介绍​

支持对不同场景进行识别分类。

2. 请求参数​

图片接口公共请求参数详见：图片同步识别接口，图片异步识别接口

视频接口公共请求参数详见：视频同步识别接口，视频文件异步识别接口，视频流异步识别接口

3. 返回结果​

3.1 公共返回结果​

图片接口公共返回结果详见：图片同步识别接口，图片异步识别接口

视频接口公共返回结果详见：视频同步识别接口，视频文件异步识别接口，视频流异步识别接口

3.2 任务返回结果​

任务结果​

参数名称类型是否必需说明
fileListArray是每张图片的识别结果，详见 FileResult 参数说明
reviewCountNumber是需要复审的图片数量
topNStatisticArray否类别数多时，本次调用的全部图片，各个类别的图片数据分布。任务返回 topNStatistic, 就不返回 statistic

FileResult 参数说明​

参数名称类型是否必需说明
labelNumber是识别分类（ -1 表示识别失败），详见任务返回标签说明
rateFloat是分类得分，范围 [0.0, 1.0], 值越高机器对判定结果越有把握
reviewBoolean是是否需要复审，true：需要，false：不需要
nameString是如果上传的 image 参数是 url，则该值是图片 url ；如果是以图片文件上传，则该值为文件名
labelsArray否类别数多时，表示前 n 个最可能的类别
ratesArray否类别数多时，前 n 个最可能类别对应的得分，与 labels对应

任务返回标签说明​

label 值说明
0卧室_客厅
1教室
2餐厅（公共）
3草地 田地 花园
4沙漠
5办公室 会议室
6酒吧 KTV 舞厅
7室内运动场
8商场
9山峰
10湖 池塘 海洋
11森林 树林
12街道 道路
13室外运动场
14海滩 沙滩
15泳池
16游乐场
17没有场景
18其他场景
19车内 船上 飞机上
20礼堂 演出厅
21广场 空地
22纯人物图
23播音室
24房屋 建筑
25医院
26网吧 游戏厅 棋牌室
27雕塑 石碑 牌坊
28宿舍
29化妆室 理发店
30健身房
31机场
32火车站
33汽车站
34市场 集市
35图书馆 书店
36公路
37古建筑
38厨房
39餐厅（家里）
40洗手间
41浴室 洗澡间
42停车场

3.3 响应示例​

{
   "559e88fa6f7910b622d37fbb":{
      "reviewCount":0,
      "fileList":[
         {
            "label":5,
            "rate":0.6504197716712952,
            "review":false,
            "labels":[
               5,
               2,
               20,
               18,
               1
            ],
            "rates":[
               0.6504197716712952,
               0.12171394377946854,
               0.10574983060359955,
               0.08296917378902435,
               0.020436184480786324
            ],
            "name":"https://tuputech.com/fake.jpg"
         }
      ],
      "topNStatistic":[
         {
            "label":5,
            "count":1
         }
      ]
   },
   "summary":[
      {
         "name":"https://tuputech.com/fake.jpg",
         "suggestion":0,
         "riskType":0,
         "code":0
      }
   ],
   "code":0,
   "message":"success",
   "nonce":"0.4315031284936939",
   "timestamp":1660902938490
}