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管理员在集群纳管中创建。 优先级：设定任务的优先级，数值取[-50,50]的整数，数字越大，优先级越高。 数据类型：选择“数据包”。 选择数据：选择需要操作的数据包中的数据。 输出目录：选择可输出的通用存储的名称。 单击“创建”， 在任务管理页面可查看创建好的作业。 回放仿真作业相关操作
侧向加速度过大会对车辆的侧倾稳定性和乘员体验造成不良影响，急转向检测的目的是判断主车在行驶过程中，侧向加速度是否过大。 侧向加速度的阈值设置为2.3 ，具体参考《i-vista评测规程》第5页最后一段。 该指标关联的内置可视化时间序列数据为：accY。 该指标的异常时间点记录类型为：POINT_TYPE_POINT。
自定义属性 数据处理只能识别带有标签的文件数据，进入通用存储后，用户可以给通用存储中的文件添加key-value映射关系的自定义属性。 创建自定义属性 在左侧菜单栏中，单击“数据资产 > 通用存储 ”。 选择“自定义属性”页签，单击“创建自定义属性”，填写基本信息。 图1 创建自定义属性
Resim作业（回放仿真） 作业输入输出规范 示例镜像制作 父主题： 算子示例
环境变量 数据集任务 数据集待筛选数据目录 OCTPS_DATASET_DIR 数据集筛选结果数据目录 TARGET_RESULT_DIR="/tmp/…/result/data" 数据集日志文件目录 TARGET_LOG_DIR="/tmp/…/log" 数据集待筛选数据文件目录
标定管理 车辆管理 传感器标定 标定文件模板 父主题： 数据资产
模型管理 模型仓库 模型文件说明（标注） 模型文件说明（训练） 父主题： 数据资产
prediction.pb |--- … opendata_to_platform.yaml内容描述输出的文件夹内的输出内容分别对应哪种数据类型，内容示例如下: folders: - folder: planning # 与实际输出的目录名一致
在搜索框中输入任务ID，即可查询。 删除数据处理任务 选择单个数据处理任务，单击操作栏的“ 删除”，删除单个数据处理任务。 勾选多个数据处理任务，单击列表上方的“删除”，可删除多个数据处理任务。 查看任务的数据详情 单击操作栏内的“数据详情”，页面可跳转至仓库数据，可查看此任务包含的数据详情。 导出OB
示例镜像制作 Octopus平台依赖算子镜像内的/bin/bash、stdbuf、tee软件，请确保基础镜像内包含上述软件且能通过PATH找到。 Dockerfile示例 启动命令： bash /home/Octopus/run.sh 镜像构建： docker build -f Dockerfile
96036911010742 location_y: 473.6038513183594 location_z: 5.0 } 父主题： 平台对接数据格式有哪些要求？
关系管理 前提条件 项目的数据类型为“文本”，需要创建关系，并对关系进行管理。 创建关系 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，进入项目内任务列表。 选择“关系管理”页签，单击“创建”，填写创建信息。 图1 创建关系 名称：自定义关系
osbag数据格式收集采集数据。 上传数据 原始数据采集完毕后，在平台上创建数据收集任务，通过多种方式上传数据文件至Octopus平台。 数据处理 通过用户自定义算子对Rosbag数据包进行处理，最终将原始数据结构化，解析出各种不同传感器详细数据，如摄像头录制的图像数据、雷达的点
智驾模型服务 ALL ALL √ x 数据资产 ALL ALL √ √ 数据合规 数据合规递送 创建合规订单 √ x 获取合规订单列表 √ x 获取合规订单配置信息 √ x 更新合规订单状态 √ x 获取合规数据包列表 √ x 推送合规数据包 √ x 合规处理模板 创建合规处理模板
作业输出若需保存到数据仓库，此处填写数据仓库id 响应参数 状态码： 201 表4 响应Body参数 参数 参数类型 描述 payload payloadWithSingleNumber object 实际返回信息 meta_info RespMetaInfo object 元数据 表5
回放仿真 任务管理 作业队列 父主题： 数据处理
通用存储 通用存储 自定义属性 父主题： 数据资产
描述：简要描述任务，不包含“@^\#$%&*<>'|"/”，不得超过256个字符。 选择对比来源与模式。 图2 选择对比来源与模式 对比来源：可选择“已有评测任务”或“新建评估任务”。 对比模式：可选择“文本对比”或“报告对比”。 文本对比：仅支持对比多个（2个及以上）自定义评测任务产生的文本文件。
抽帧是将解压后的Rosbag数据，抽出单幅画面，生成图片数据或者视频数据。 自动驾驶汽车在进行测试时会产生大量数据，车企需要对这些数据高效处理与分析，因此在进行自动驾驶研究时需要对这些原始数据有选择性、针对性地进行提取和分析，抽帧便是一种筛选数据的方式。针对数据类型，Octopus将抽帧任务分为图片抽帧和点云抽帧。
json { "label_meta_name": "Car", # 推理文件包含得分 "score": 0.85 } 父主题： 模型数据集支持
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