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文件名 最大长度：255 file_types 否 Array of strings 文件类型 枚举值： IMAGE(图片) POINT_CLOUD(点云) TEXT(文本) VIDEO(视频) SCENARIO(场景) OTHERS(未知) and_tags 否 Array of strings
语义分割点云标注任务 语义分割任务是指根据标注规范将待标注点云图像中出现的天空、道路、车辆等类标注物进行标注。 绘制对象 单击大规模3D语义分割任务，单击任意一帧，进入人工标注。 单击左侧标注工具栏，选择对应的标注工具。 选择对应的标注类别。 绘制标注物。 修改标注物。 将其他标
file_types Array of strings 文件类型列表，file_type最多10个 枚举值： IMAGE(图片) POINT_CLOUD(点云) TEXT(文本) VIDEO(视频) SCENARIO(场景文件) OTHERS(其他) 表7 JobEnv 参数 参数类型 描述
point_cloud = open3d.io.read_point_cloud(str(file)) deserialized_data.data = np.asarray( point_cloud.points)
#标注任务状态：unlabeled、labeled "sample_type": "POINT_CLOUD", #样本类型：包含“IMAGE”（图片）、“POINT_CLOUD”（点云） 、“AUDIO”（音频）、“TEXT”（文本） "des_order": "",
如何一键恢复在线仿真功能？ 现象：使用在线仿真功能时，场景损坏导致加载失败，或在线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
流程指引 本文旨在帮助您了解Octopus仿真服务入门使用的基本流程，帮助您更快上手Octopus仿真服务。 操作流程 Octopus仿真服务的流程如图1所示。 图1 Octopus仿真服务全流程 表1 使用流程说明 流程 子任务 说明 详细指导 镜像仓库 镜像仓库 平台为用户提
} ] } 音频 "audio": { "sample_type": "IMAGE/POINT_CLOUD/AUDIO/TEXT", "audio_meta_info": { "duration": "18s",
数据资产简介 在自动驾驶产品的开发过程中，海量的数据存储和管理是当前自动驾驶平台面临的业务挑战之一。 Octopus平台的数据服务模块提供了海量数据采集、存储以及数据并行处理等功能，供后续服务进行统一使用。数据服务开发流程如下： 图1 数据服务开发流程 地图管理：支持上传高精地图数据，可用于数据回放、仿真场景等功能。
实时评测和延时评测介绍 实时评测 图1 实时评测 实时评测的基本架构如上图所示，实时评测算法从仿真器和AD算法按帧接收数据，每接收一帧数据，就调用一次评测函数，在最后仿真结束时将评测结果写成评测pb文件。 实时评测的实现包括如下几个步骤： 代码内实现与仿真器的通信，实时接收仿真器
这些可用区通过延迟低、吞吐量高且冗余性高的网络连接在一起。利用可用区，您可以设计和操作在可用区之间无中断地自动实现故障转移的应用程序和数据库。与传统的单个或多个数据中心基础设施相比，可用区具有更高的可用性、容错性和可扩展性。 Octopus通过对DB的数据进行备份，保证在原数据被破坏或损坏的情况下可以恢复业务。
创建项目 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“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。
2D3D融合预标注 自动驾驶传感器中，各个模态有各自的优势和劣势。比如相机模态对visual appearance的感知更为准确，激光雷达模态对距离感知更为有效。然后当LiDAR扫描线数过低时，经常无法甄别物体的类型，但是此时如果能结合LiDAR扫描和2D图像检测，则可以由3D扫
否 String 名称 最小长度：1 最大长度：64 data_type 否 String 枚举值： IMAGE(图片) POINT_CLOUD(点云) TEXT(文本) VIDEO(视频) dataset_form 否 String 数据集类别 枚举值： DATASET(数据集)
基本概念 抽帧 抽帧是将解压后的数据包，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，Oct
file_types 否 Array of strings 文件类型列表，file_type最多10个 枚举值： IMAGE(图片) POINT_CLOUD(点云) TEXT(文本) VIDEO(视频) SCENARIO(场景文件) OTHERS(其他) 表5 JobEnv 参数 是否必选 参数类型
Octopus服务部署了态势感知服务，以感知攻击现状，还原攻击历史，同时及时发现合规风险，对威胁告警及时响应。 Octopus对存放关键数据的数据库部署了数据库安全服务。 云服务防抖动和遭受攻击后的应急响应/恢复策略 Octopus服务具备租户资源隔离能力，避免单租户资源被攻击导致爆炸半径大，影响其他租户。
与datahub对接的算法镜像制作 图1 算法镜像 如上图所示，算法与仿真平台datahub通过grpc连接，通过接收osi数据作为输入，并将算法内部信号输出到datahub。 仿真平台可以生成仿真的osi和算法pb，用于3d回放展示和算法的白盒化评测。 具体grpc连接data
名称 description String 描述 data_type String 数据类型 枚举值： IMAGE(图片) POINT_CLOUD(点云) TEXT(文本) VIDEO(视频) dataset_form String 数据集形式 枚举值： DATASET(数据集) SUBSET(子集)
数据集名称 最小长度：1 最大长度：64 data_type 是 String 数据集数据类型 枚举值： IMAGE(图片) POINT_CLOUD(点云) TEXT(文本) VIDEO(视频) dataset_form 是 String 数据集形式 枚举值： DATASET(数据集)
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