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并行仿真 智驾模型服务 通过与AI模型、大模型的结合，提供高精度自动标注能力，大大减低传统人工标注数据真值的成本。提供场景数据集生成能力，帮助自动驾驶模型训练快速扩充数据集，低成本获取难例数据集。提供多模态场景理解和检索能力，帮助客户在海量样本库快速、智能的分类和检索。 模型微调：模
双击3D框进入修改状态，可对3D框的三视图进行调整。 无 从上至下依次是： 标注 智能缩框标注 标注：在标注类别中选择标注框，进行普通3D框标注。 智能缩框标注：可根据框选范围内点云大小智能缩进标注框。 标注：V 智能缩框标注：B 从上至下依次是: 撤销 恢复 撤销：撤销上一次操作。 恢复：恢复上一次撤销的操作。
e（摩托车）、Truck（卡车）、Bus（公交车）、Car（小汽车）、Trailer（拖车）、Construction vehicle（工程车）、Drivable surface（可行驶路面）、Terrain（地带）、Sidewalk（人行道）、Vegetation（草木）、Other
筛选出符合评测任务需求的场景。 ODD筛选：每个自动驾驶系统运行的前提条件和适用范围可能不同，因此在进行场景测试时，对应的场景是属于自动驾驶系统设计运行域内至关重要。ODD（operational design domain，设计运行域）筛选提供按设计运行条件进行场景筛选的功能，
和触发条件（acceleration）。如果不满足等待时长或触发条件，后续动作将无法执行。 使用wait来设定触发条件condition时，必须在serial下执行，否则wait无效。 触发条件（elapsed） 使用wait elapsed(time)的方式设定等待时间，不返回值。 使用方法：经过设定的等待时间后，触发动作。
e（摩托车）、Truck（卡车）、Bus（公交车）、Car（小汽车）、Trailer（拖车）、Construction vehicle（工程车）、Drivable surface（可行驶路面）、Terrain（地带）、Sidewalk（人行道）、Vegetation（草木）、Other
在使用Octopus自动驾驶云服务之前，用户可通过工作空间实现资源隔离管理。 default工作空间为系统预置默认主工作空间，授权类型为Public，默认主账号和所有子账号子用户可用，不支持创建、编辑和删除。 Octopus预置3种系统策略类型的角色，方便用户创建用户组时进行授权。 Octopus FullA
评测算法的自研proto接口 背景 Octopus内置一套评测算法，用于对自动驾驶系统的性能表现进行多维度评测。内置评测算法的评测结果按照eva.proto中的定义，序列化成pb文件保存起来。 Octopus仿真平台的前端通过解析评测pb对评测结果进行展示，目前控制台展示主要分为两大方面：
仿真软件所在机器系统发生故障导致数据丢失或其他不可预知问题。 解决办法： 重启在线仿真软件并重新加载场景。 关闭在线仿真软件并重新启动，先单击 √图标，再单击在线仿真软件播放按钮。 图1 在线仿真软件播放按钮 恢复系统镜像至所需版本。 在线仿真所在机器，提供了系统镜像的备份、恢复
在线仿真 仿真即通过软件模拟车辆行驶的路况和场景，不需要真实的环境和硬件，极大节省训练和测试的成本和时间。Octopus仿真服务预置了智能驾驶、主动安全、危险场景等六大场景实例，覆盖大部分驾驶路况，用户可直接在线使用，持续迭代提升自动驾驶安全性。 父主题： 关于Octopus
某个时间段的使用量和计费信息。 账单上报周期 包年/包月计费模式的资源完成支付后，会实时上报一条账单到计费系统进行结算。 按需计费模式的资源按照固定周期上报使用量到计费系统进行结算。按需计费模式产品根据使用量类型的不同，分为按小时、按天、按月三种周期进行结算，具体扣费规则可以参考按需产品周期结算说明。
镜像版本：下拉选择镜像版本。 运行命令：输入镜像的运行命令，具体命令根据镜像启动脚本确定。示例命令如：bash start.sh，python main.py等。 运行命令需满足以下条件： 不能为空。 必须是满足ASCII码的字符串。 不能包含特殊字符\@#$%^&*<>。 不能超过255个字符。
DataJobLogDetailPayload object 实际返回信息 meta_info RespMetaInfo object 元数据 表5 DataJobLogDetailPayload 参数 参数类型 描述 item DataJobLogDetail object 日志详情
DATA_CONVERSION(数据转换) ANNOTATION_AI(预标注) ANNOTATION_INSPECTION(预审核) TRAINING_TRAIN(训练/评测) TRAINING_COMPILE(模型编译) TRAINING_DEV(开发环境) TRAINING_NOTEBOOK(Notebook)
3D车道线检测 上传融合点云、车辆轨迹、坐标偏移等数据，利用AI模型提取车道线和路面标识元素并整理融合输出完整线面矢量元素 。 创建3D预标注车道线检测任务 在服务控制台“总览 > 我的模型”区域，开通“3D预标注车道线检测”服务。 在左侧菜单栏中选择“智驾模型服务 > 3D预标注车道线检测”。
实际返回信息 meta_info RespMetaInfo object 元数据 表4 DataScenarioJobStatus 参数 参数类型 描述 item String 回放转仿真场景作业状态 枚举值： RUNNING(运行中) RUN_FAILED(运行异常) FINISHED(已完成)
DataEpisodeDetailPayload object 实际返回信息 meta_info RespMetaInfo object 元数据 表4 DataEpisodeDetailPayload 参数 参数类型 描述 item DataEpisodeDetail object 详细信息
"user_password", //IAM用户密码 "domain": { "name": "domainname" //IAM用户所属账号名 }
id Long 作业id result String 结果 枚举值： SUCCESS(成功) FAILED(失败) error_msg String 错误原因 表7 RespMetaInfo 参数 参数类型 描述 current_time String 请求时间，UTC时间格式，时间为UTC标准时间
输出结果完成后，作业容器需要在output目录创建一个名为“_SUCCESS”的标识文件，用于通知系统作业已完成。如果作业主动捕获到异常并失败退出，可在output目录创建一个名为“_FAILURE”的标识文件，用于通知系统作业已失败。 运行完成并上传的挖掘结果可以在“数据场景”模块进行检索、查看。选
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