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最大值：100 缺省值：10 offset 否 Integer 查询偏移量 最小值：0 缺省值：0 visibility 否 String 使用范围 枚举值： TEAM(团队) PUBLIC(公开) 请求参数 表3 请求Header参数 参数 是否必选 参数类型 描述 X-Auth-Token
"label_meta_name": "噪声" } ] } 必须字段样例 数据集可视化 “.json”文件中必须包含label_counts和labels字段信息。 创建标注任务 “.json”文件中必须包含label_counts和labels字段信息。如果需要json文件中已有的标注信息在平台
抽帧间隔，单位毫秒 最小值：1 最大值：10000 start 是 Long 抽帧开始时间，UTC标准时间毫秒时间戳 最小值：1000000000000 最大值：2000000000000 end 是 Long 抽帧结束时间，UTC标准时间毫秒时间戳 最小值：1000000000000
priority 否 Integer 作业优先级，数值越大优先级越高 最小值：-50 最大值：50 缺省值：0 warehouse_filters 否 WarehouseDataFilters object 当data_id字段的取值为数据仓库id时，本结构体配置数据仓库输入数据筛选条件 warehouse_id
参数类型 描述 offset 否 Integer 查询偏移量 最小值：0 缺省值：0 limit 否 Integer 返回个数上限 最小值：1 最大值：200 缺省值：10 usage 否 String 资源规格用途 枚举值： SIM_COMPILE(仿真编译) SIM_DOCKER(仿真异步镜像)
"inspection": { #字段名称取自OCTPS_INSPECTION_ATTRI_DIR文件 } }, … … ] } 其中3D大规模点云分割任务还包含“labels_ext”和“predict_labels_ext”字段，具体参考“3D大规模点云分割”。
#标注物名称 } ] } 必须字段样例 数据集可视化 “.json”文件中必须包含label_counts和labels字段信息。 创建标注任务 “.json”文件中必须包含label_counts和labels字段信息。如果需要json文件中已有的标注信息在平台
模型版本关联标注物文件目录 OCTPS_META_PATH="/tmp/…/meta/label_meta_infos.json" 审核属性字段目录 OCTPS_INSPECTION_ATTRI_DIR = /tmp/…/attribute/inspection_attribute
X-Auth-Token 是 String 用户Token，通过调用IAM服务获取用户Token接口获取（响应消息头中X-Subject-Token的值） 响应参数 状态码： 200 表3 响应Body参数 参数 参数类型 描述 payload DataEpisodeDetailPayload
_to_platform.yaml文件以yaml格式记录该OpenData数据包的元数据，格式如下： sensor_type字段标识传感器类型，可取以下值：camera、lidar、gnss、vehicle、ego_tf、object_array_vision、traffic_l
PUSH_FAILED(创建失败) limit 否 Integer 返回个数上限 最小值：1 最大值：100 缺省值：10 offset 否 Integer 查询偏移量 最小值：0 缺省值：0 请求参数 表3 请求Header参数 参数 是否必选 参数类型 描述 X-Auth-Token
标注流程 流程图 标注任务创建成功后，由团队中的标注员认领任务，标注任务进入标注流程。标注任务全流程如下，根据项目流程，可对除标注和交付之外的其他流程进行裁剪。 图1 标注任务全流程示意图 标注 在左侧菜单栏中单击“标注服务 > 项目管理”。 选择“标注项目”页签，单击项目名称，
利用sim_osi.proto中的SimData反序列化仿真pb中的内容。该步骤会得到一个SimData的内存对象，用户通过访问对象中的字段即可获取自己关注的数据。 SimData中包含仿真器输出的整个仿真过程数据，用户处理根据自身评测逻辑处理所有帧数据。 用户自定义的评测指标
project_id 是 String 项目id，获取方法请参见获取项目ID id 是 Long 镜像仓库id 最小值：1 version 是 Integer 版本号 最小值：1 请求参数 表2 请求Header参数 参数 是否必选 参数类型 描述 X-Auth-Token 是 String
自动推荐标签的依据为：OpenSCENARIO元素到OpenLABEL标签体系元素的映射，主要为OpenSCENARIO的Environment和Entity字段到OpenLABEL的Weather和RoadUser标签树的映射。 图3 选择标签 Json文件导入：单击“选择json文件”，可选择本地的json文件，直接导入标签。
车道线图片标注任务 车道线图片标注任务是指依据标注规范对真实路采图片中出现的道路中的车道线、斑马线等交通线路进行标注，一般区分实线、虚线，按需求增加颜色、遮挡程度等额外属性。 图1 车道线图片标注任务 绘制对象 单击车道线标注任务，选择一张图片进入人工标注。 绘制对象。 单击左侧
自动推荐标签的依据为：OpenSCENARIO元素到OpenLABEL标签体系元素的映射，主要为OpenSCENARIO的Environment和Entity字段到OpenLABEL的Weather和RoadUser标签树的映射。 图3 选择标签 Json文件导入：单击“选择json文件”，可选择本地的json文件，直接导入标签。
其中，user_name、domain_name、project_id字段可以从“我的凭证”中获取。 图4 获取参数值 请求成功（状态码201）后，从响应的Header中拿到x-subject-token的值即为Token的值。 获取的Token的有效期为24小时。建议进行缓存，避免频繁调用。
00915069 y: 1.34196 z: 1.38 timeshift_vel_veh: 0.000000000 文件开头字段“pandar40”：为传感器命名，长度不可超过64个字符，命名格式可参考下表，并请结合实际情况自行定义。 表1 标定文件命名参考 标定类型
offset 否 Integer 查询偏移量 最小值：0 缺省值：0 limit 否 Integer 返回个数上限 最小值：1 最大值：200 缺省值：10 status 否 String 数据包状态，配合is_recycle字段使用。 is_recycle=true时，状态有N
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