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智驾模型服务 智驾模型简介 多模态检索 模型微调 2D图像生成 2D预标注 3D预标注 3D预标注车道线检测 服务监控 SLAM构图 智驾模型管理
场景组成 静态场景提供了4个种子场景，静态场景的生成和泛化都基于这些种子场景。 四个种子场景分别为： straight城区直行 merge匝道合流 split匝道分流 junction路口 父主题： 静态场景（地图）
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。
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
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
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。
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”。
在图片界面单击左侧工具栏“补框”，绘制2D框，此时右侧标注列表只展示关联对象的标注物。键盘按键“ESC”退出绘制状态，右侧标注列表展示所有的标注物。 在点云界面单击左侧工具栏“AI标注”（快捷键b），框选3D，此时右侧标注列表只展示关联对象的标注物。双击空白处退出绘制状态，右侧标注列表展示所有的标注物。 双击3D框，打开三视图。
"user_password", //IAM用户密码 "domain": { "name": "domainname" //IAM用户所属账号名 }
Dockerfile示例。 FROM ros:noetic COPY ros_hard_mining.py /home/main/ # 算法启动示例: # python3 /home/main/ros_hard_mining.py --tags tag1,tag2 --time_range 1673231275000
"password": "user_password", "domain": { "name": "domainname" } }
length = [200m..500m] road_aids_type: road_aids_type = ["DType-1", "DType-2", "PType"] keep创建 my_road_aids_type: road_aids_type = "DType-1" my_merge:
length = [200m..500m] road_aids_type: road_aids_type = ["DType-1", "DType-2", "PType"] keep创建 my_road_aids_type: road_aids_type = "DType-1" my_merge:
lane_width: length = [3m, 4m] my_road_aids_type: road_aids_type == "DType-1" m_straight: merge = m_scene.create_merge(lane_width:
灯，则该项指标的评测是没有意义的，故评测结果展示为无效。 RESULT_PASSED: 该状态的结果表示评测结果为通过。 RESULT_FAILED：该状态的结果表示评测结果为未通过。 anomalies 用于保存每个大类指标下对应的子类指标发生异常的时间点，其数据类型为repeated
DATA_DESENSITIZATION(数据脱敏) TRAINING_TRAIN(训练任务) TRAINING_EVALUATE(模型评测) TRAINING_COMPILE(模型编译) ANNOTATION_MANUAL(人工标注) ANNOTATION_AI(预标注) ANNOTATION_SEGMENTATION(交互式分割)
mport-records octopus:dataImportRecord:list √ √ 创建数据包导入任务 POST /v1.0/{project_id}/data/import-records octopus:dataImportRecord:create √ √ 获取导入任务详情
today_jobs_info 参数 参数类型 描述 failed_jobs failed_jobs object 失败作业信息 total_jobs_num total_jobs_num object 今日作业数量 表7 failed_jobs 参数 参数类型 描述 processor_jobs
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