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测创建成功。 查看内置评测配置详情 评测类型为内置评测配置时，项目详情包含评测基本信息和自定义评测配置两部分。 图2 内置评测配置详情 基本信息：评测名称、评测模式、更新时间等信息。 自定义评测配置：该项目包含内置评测指标等信息，其中碰撞为默认，支持添加和删除评测指标。 编辑评测指标
批次任务”，填写任务信息。 图1 添加批次任务 任务名称：由“项目需求方-项目类型-备注”组成，项目需求方-项目类型不可修改，备注信息可自定义。 规范：可根据需求选择规范，也单击“添加规范”添加新的规范，具体操作请参考规范管理，附上规范便于标注和审核人员在标注和审核过程中依据规范进行标注和审核，提高任务完成质量。
的基本依赖环境，用户也可将预标注算法或预审核算法包内置在AI引擎中。 用户可使用命令行模式或Dockerfile模式进行构建。 以预标注自定义镜像为例，一般的镜像制作Dockerfile示例如下（xxx替换为实际路径）： # 载入基础镜像，训练或评测引擎一般需包含cuda/cud
批次任务”，填写任务信息。 图1 添加批次任务 任务名称：由“项目需求方-项目类型-备注”组成，项目需求方-项目类型不可修改，备注信息可自定义。 规范：可根据需求选择规范，也单击“添加规范”添加新的规范，具体操作请参考规范管理，附上规范便于标注和审核人员在标注和审核过程中依据规范进行标注和审核，提高任务完成质量。
Scenarios》文献和德国Pegasus项目的场景分类体系，从道路、交通条件、环境条件等层次描述场景。 用户可根据业务所需扩展标签体系，创建自定义标签，自定义标签支持新建、编辑、删除等管理功能，支持树状分层结构，最大支持10层。 导入标签 在左侧菜单栏中单击“仿真服务 > 场景管理”。 单击页面右上角的“标签管理”，单击“
选择“标注项目”页签，单击“创建项目”，参考下表填写项目信息。 图1 创建项目 表1 标注项目参数 参数 说明 项目名称 项目名称不支持自定义，由需求方、任务类型、预计完成日期以及备注组成。其中，需求方、任务类型以及预计完成时间必填。 标注团队 负责完成该项目的标注团队。团队需提前在创建团队中创建完毕。
根据不同功能的算子生成不同的数据处理作业。数据处理操作引导如下： 数据批导：创建数据导入任务，收集采集车辆原始数据。 数据处理：支持根据自定义数据服务算子，对数据包进行处理，创建不同类型的作业。 回放仿真：通过回放仿真算子生成回放仿真作业，支持对比回放功能。 父主题： 数据处理
文本标注任务是指单段文本进行标注，支持分词标注、实体标注、实体关系标注、意图标注及文档属性标注。提供文本标注模板工具，且可以通过管理后台进行标签和属性的配置；支持自定义标签属性及默认标签属性模板；支持多种标签展示类型；支持字体大小和行间距设置；提升项目功能完整性和标注服务在文本标注场景下的竞争力。当前支持
容对用例进行查询。 删除用例 对于自定义用例，用户可单击用例名称后“操作”栏下的“删除”，删除该场景测试用例。 说明： 删除后该用例将不再应用于测试套件中，请谨慎操作。 用例状态为“已关闭”和“已发布”的测试用例不允许删除。 批量操作 对于自定义用例，可勾选多个测试用例前勾选框，
对象存储导入数据的方式，帮助用户把车载平台输出的数据上传至Octopus平台上。 对象存储导入数据：用户需先将数据包上传至对象存储桶（可自定义）中，再导入到Octopus平台。上传速率快，适合上传大数据量（超过2G）的数据包。 单个数据包时长均不可超过10分钟。 目前MP4文件只支持对象存储导入。
场景管理分类设计使用逻辑 场景管理提供所有仿真场景、测试用例和泛化场景的管理功能，用户可上传符合平台规范的自定义场景，也可将场景下载至本地开发。Octopus平台自研场景标签分类体系，从多维度深层次科学分类场景。仿真场景库可自建仿真场景库，集合相同场景格式的不同条件仿真场景，检验在特定条件下仿真算法控制质量。
件。场景创建完毕后，用户可选择在线仿真机器加载场景，通过仿真器内置算法检验场景质量。 创建场景 仿真场景支持用户上传符合仿真器场景规范的自定义场景。添加场景的步骤可参考如下： 在左侧菜单栏中单击“仿真服务 > 场景管理”。 选择“场景”页签，单击“创建场景”，填写基本信息。 图1
蛇行（Snake Driving）检测 自动驾驶车辆在行驶过程中，当车道的曲率发生较大变化时，可能会出现横向控制效果不佳导致的长时间车辆横向振荡。 蛇行检测的目的是判断车辆是否出现横向振荡，利用车辆的横向加速度的正负变化来判断蛇行是否发生。 正值大于和负值小于的比例都大于该时间段的10%时，则判断此时间段发生蛇行。
选择“标注项目”页签，单击“创建项目”，参考下表填写项目信息。 图1 创建项目 表1 标注项目参数 参数 说明 项目名称 项目名称不支持自定义，由需求方、任务类型、预计完成日期以及备注组成。其中，需求方、任务类型以及预计完成时间必填。 标注团队 负责完成该项目的标注团队。团队需提前在创建团队中创建完毕。
与引导车的相对速度。 即使主车未发生碰撞，当碰撞时间过小时，发生碰撞的风险太大，这样也是不合理的。 当碰撞时间小于某一阈值（该阈值可用户自定义，本设计默认取1.5s），则判定碰撞时间检测不通过。 该指标关联的内置可视化时间序列数据为：暂无。 该指标的异常时间点记录类型为：POINT_TYPE_POINT。
跟车起停检测的目的是判断主车跟随前车停车后能否在前车启动后重新启动。 当主车跟随前车制动停止后， 前车重新启动后， 主车重新启动的时间要合适， 该时间允许用户自定义， 本设计默认取3s。 当重新启动时间大于指定阈值时， 则跟车起停检测不通过。 该指标关联的内置可视化时间序列数据为：暂无。 该指标的异常
车头时距检测的目的是判断主车行驶过程中与其他交通车的车头时距是否台小。 车头时距是主车与引导车的相对距离除以主车的速度。 即使主车未发生碰撞， 当车头时距过小时（该阈值可用户自定义，本设计默认取2s）， 发生碰撞的风险太大， 这样也是不合理的。 车头时距和碰撞时间两者都是描述碰撞风险大小的。 车头时距适合判断主车和引导车速度都很高，
主车重新启动时间要合适。 其中停车距离允许用户自定义，本设计取主车前端距离行人最小距离min不低于1m，距离行人最大距离max不高于5m。 是否礼让通过判断车辆前端纵向距离行人低于min/2，速度是否大于0时，如果速度大于0，则没有进行礼让。 重新启动时间同样允许用户自定义，本设计去的默认最长重新启动时间为3s。
离大于某一阈值时（本设计取0.3m，该阈值可以用户自定义），则偏移车道中心线距离检测不通过。 偏移车道中心线横摆角检测是指主车行驶时速度方向与车道中心线的夹角，当该夹角大于某一阈值时（本设计取0.05rad，该阈值可以用户自定义），则偏移车道中心线横摆角检测不通过。 车道保持检测
上传模型节点：选择用特定节点上传训练模型，默认使用node-0（主节点）作为上传产物节点。 选择算法。 图2 选择算法 训练算法：根据业务所需选择算法，自定义算法需提前在“训练服务 > 算法管理”中创建成功。 参数列表：由算法携带，可修改参数值。 环境变量：由算法携带，可修改参数值。 选择需要归档的模型仓库。
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