本文介绍了如何使用边缘大模型网关平台预置的目标检测智能体。

能力介绍

边缘大模型网关预置目标检测智能体。该智能体能够识别各种目标物体，包括不同类别、形状、大小、颜色的物体。

使用流程

要使用目标检测智能体，您需要：

1. 创建一个网关访问密钥，并为该密钥绑定 目标检测智能体。相关操作，请参见调用平台预置智能体。
   

2. 获取网关访问密钥的 API key。相关操作，请参见查看密钥（API Key）。

3. 调用目标检测智能体 API 执行目标检测任务。关于 API 的使用说明，请参见 API 使用方法。

API 使用方法

目标检测智能体的使用方式整体上符合 OpenAI 标准 Chat 接口，仅有微小差异。您可以参考 OpenAI 相关文档 进行调用。具体差异，请参见与 OpenAI 的不同之处。

以下是对单张图片进行检测的示例：

curl "https://ai-gateway.vei.volces.com/v1/chat/completions" \
    -H "Content-Type: application/json" \
    -H "Authorization: Bearer $YOUR_API_KEY" \
    -d '{
        "model": "AG-object-detection-agent",
        "messages": [
            {
                "role": "user",
                "content": [
                    {
                        "type": "text", 
                        "text": "请检测出其中的苹果"
                    }, 
                    {
                        "type": "image_url", 
                        "image_url": {"url": "b64_img_url"}
                    }
                ]
            }
        ],
        "stream": false
    }'

与 OpenAI 的不同之处

差异一

向目标检测智能体发送的请求中，关于目标的描述：

• 支持“中文”目标描述
• 可以支持增加目标的“属性描述”
• 可以进行数量统计

示例

# pip install openai
# https://platform.openai.com/docs/api-reference
import base64
from openai import OpenAI
client = OpenAI(
    base_url="https://ai-gateway.vei.volces.com/v1",
    api_key="YOUR_API_KEY",
)

def img_to_base64(img_path):
    if img_path.find("http") >= 0:
        base64_str = base64.b64encode(httpx.get(img_path).content).decode("utf-8")
    else:
        with open(img_path, "rb") as f:
            base64_str = base64.b64encode(f.read()).decode("utf-8")
    return base64_str

# 示例1: 中文描述的带属性目标检测
text = "检测出其中戴红色安全帽的人"
image_fn = "./test_data/dod_helmets.jpg"
# #示例2: 中文描述的带属性目标数量统计
# text = "有几个红苹果"
# image_fn = "./test_data/dod_apples.jpg"
# #示例3: 中文描述的普通目标检测
# text = "苹果"
# image_fn = "./test_data/dod_apples.jpg"

b64 = img_to_base64(image_fn)
completion = client.chat.completions.create(
  model="AG-object-detection-agent",
  messages=[
    {
      "role": "user",
      "content": [
        {"type": "text", "text": text},
        {
            "type": "image_url",
            "image_url": {"url": f"data:image/jpeg;base64,{b64}"},
        }
      ],
    },
  ],
  max_tokens=300,
)
print(completion)

差异二

目标检测能体可以返回更详尽的目标检测结果：检测结果存放在 jdata["choices"][0]["message"]["content"]中，包含“scores”、“labels”、“boxes”三个字段。其中：

• “labels”为检测目标的属性信息。如果检测目标为明确名次，如果“苹果”/“人”/“汽车”，那么0表示检测到的正样本；如果为带属性目标，比如“红苹果”，那么[0,1]分别代表["非红色苹果"，“红色苹果”]
• “scores”为检测目标的得分信息，值域[0, 1]
• “boxes”为检测目标的坐标信息，每个box坐标为[x1, y1, x2, y2]=[左上水平、左上垂直、右下水平、右下垂直]的像素坐标

完整返回结果示例：

{
    "id": "AG-object-detection-agent-1740727485120",
    "choices": [
        {
            "finish_reason": "stop",
            "index": 0,
            "logprobs": null,
            "message": {
                "content": {
                    "scores": [0.43657687306404114,0.42889276146888733,0.3822806775569916,0.3763623833656311,0.3696218729019165,0.3690265417098999],
                    "labels": [1,1,1,0,1,1],
                    "boxes": [[878.8975811004639,258.3551917076111,1130.8835220336914,891.4355516433716],
                        [826.282527923584,279.6627961397171,962.5131340026855,699.0053584575653],
                        [486.19521975517273,273.1498453617096,613.9511375427246,782.4513545036316],
                        [77.88547253608704,268.2019966840744,293.77442049980164,877.022209405899],
                        [225.4987235069275,298.51445257663727,285.8189606666565,656.4610722064972],
                        [235.5941677093506,268.90106761455536,555.3854942321777,887.1528959274292]],
                "refusal": null,
                "role": "assistant",
                "audio": null,
                "function_call": null,
                "tool_calls": null
            }
        }
    ],
    "created": 1740727485120,
    "model": "AG-object-detection-agent",
    "object": "chat.completion",
    "service_tier": null,
    "system_fingerprint": "",
    "usage": {
        "completion_tokens": 57,
        "prompt_tokens": 1503,
        "total_tokens": 1560,
        "completion_tokens_details": null,
        "prompt_tokens_details": null
    }
}