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Octopus平台接收到原始数据（Rosbag包）后，将对数据进行解包、轨迹和接管分析等操作，用于数据总览、数据场景、数据回放、标注服务等模块，请用户结合实际需求，准备好相应模块所需数据。 Octopus平台转换后的OpenData数据服务模块所需数据请见下表： 表2 数据和模块对应关系 类型 消息 数据总览 数据场景
用于数据转换，标注，训练，仿真服务 对数据包中的人脸、车牌、点云、高程进行脱敏 个人数据的存留期限与存留策略 用户自行决定存留期限和策略。 用户自行决定存留期限和策略。 合规数据推送到数据服务后，会将源数据删除。 个人数据的销毁方式 用户自行删除 用户自行删除 平台删除 个人数据的导出方式
更新管理 Octopus支持定期更新或修补OS、应用程序证书、漏洞和配置。建议用户定期更新账户密码。 镜像更新升级： Octopus包含数据资产、数据处理、标注服务、训练服务、仿真服务等功能模块，各模块采用统一的流程提供基础镜像。这些镜像会不定期更新升级，修复已知漏洞。 密码更新：
Reset Content 重置内容，服务器处理成功。 206 Partial Content 服务器成功处理了部分GET请求。 300 Multiple Choices 多种选择。请求的资源可包括多个位置，相应可返回一个资源特征与地址的列表用于用户终端（例如：浏览器）选择。 301 Moved
平台支持配置车队、车辆，以及两者的所属关系。 在左侧菜单栏中，选择“数据资产 > 标定管理”。 进入“车辆管理”页签创建车队和车辆信息。 创建车队。 单击“车队管理”进入车队管理页面。 单击“新建车队”，填写车队名称和描述信息，单击“确认”。 车队创建完成后可以管理车队信息。 查询车队：在搜索输入框中输入搜索条件，按回车键即可查询车队。
object 分页信息 表6 LabelDatasetVO 参数 参数类型 描述 id String id name String 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)
<FileHeader author="Octopus/Simulation" date="2022-07-07T07:27:18" description="AcquirePositionExample" revMajor="0" revMinor="9"/> <Catalogs>
Tiff强度拉伸 点云强度值会影响车道线和路面标识检测结果，对于不同的点云数据，需要进行不同强度值的拉伸，以达到更好的检测效果。 本章节介绍如何创建Tiff强度拉伸任务，并调整任务的强度值。仅任务状态为“执行成功”的任务支持调整强度值。 创建Tiff强度拉伸任务 在服务控制台“总览
ackge-1 24：根目录，即3创建的订单号。 packge-1：需要脱敏的数据存放文件夹。订单号和实际需要脱敏的文件夹之间不需要再加层级。 脱敏任务完成后平台存储的原始数据和脱敏后数据路径如下： 原始数据：data/import-expresses/24/packge-1-bak
esult/data。预标注/预审核结果按照特定格式保存在json文件中。3D数据帧中json文件的路径及命名和点云文件保持一致，2D数据帧中json文件的路径及命名和图片文件保持一致。以上述2D数据帧为例，结果文件组织结构如下所示： TARGET_RESULT_DIR /XX/…/XX/├─子文件夹1
true, #是否有效，包含“true”和“false”两种 "create_time" : 1683185878405, #标注的创建时间 "difficult" : false, #是否难例，包含“true”难例和“false”非难例 "label_counts"
评测脚本 在机器学习中，通常需要使用一定的方法和标准，来评测一个模型的预测精确度。自动驾驶领域通常涉及目标检测、语义分割、车道线检测等类别，如识别车辆、行人、可行区域等对象。 Octopus平台提供评测脚本管理功能，支持用户创建、删除、编辑、在线编辑、查询评测脚本等功能。 创建评测脚本
本任务旨在为4D-BEV数据自动化预标注提供点云地图，进而辅助车企构建自动驾驶车端BEV算法训练提供数据真值生成能力。 本任务将依赖融合定位、运动畸变校正、闭环检测和点云融合等能力构建，对多源传感器数据进行SLAM位姿解算，并在八爪鱼平台上展示激光点云融合结果。 SLAM构图简介如下所示： 图1 SLAM构图简介
泛化场景 创建泛化任务 当逻辑场景状态为“解析失败”和“正在解析”时，无法创建泛化任务。 上传动态和静态场景文件的说明请查看Open SCENARIO2.0场景说明。 当逻辑场景文件版本为OpenSCENARIO2.0.0时，创建的泛化任务支持仿真器B。 在左侧菜单栏中单击“仿真服务
我的模型”区域，开通“2D图像生成”服务。 在左侧菜单栏中选择“智驾模型服务 > 2D图像生成”。 单击“新建任务”，填写信息。 名称：只包含英文，数字，下划线（_）和中划线（-），并且以英文开头的名称，不得超过64个字符。 描述：简要描述2D图像，不包含“@^\#$%&*<>'|"/`”，不得超过500个字符。
批量生成仿真场景： 勾选场景片段，单击列表上方的“生成仿真场景”。 编辑仿真场景信息。 任务类型：仿真场景生成。 仿真器：可选择仿真器A和仿真器B。 生成路径：可选仿真场景库和通用存储，此处选择仿真场景库。 优先级：当前支持S、A、B、C、D。级别顺序为：S > A > B > C > D。 场
逻辑场景（以CutOutMultipleBlockingTargets为例） 逻辑场景的ALKS样例，本文只介绍CutOutMultipleBlockingTargets，更多参数介绍，请查看官方文档。 osc2.0场景 import standard scenario CutOutMultipleBlockingTargets:
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”。
自定义评测镜像涉及的样例代码，如有需要，请联系相关人员。 算法镜像和评测镜像cmd以用户创建项目时输入的运行命令为准，仿真器镜像不支持cmd自定义以后台默认的运行命令为准。Entrypoint只在算法镜像生效，评测镜像和仿真器镜像不支持配置entrypoint。 目前自定义算法、自定
标定数据记录车辆本身以及车辆上传感器的配置信息，一个标定项对应一个传感器标定文件。Octopus标定文件需满足标准，平台会对上传的每个标定文件名、格式和类型做检查。 本地编写标定文件。 当前支持车架配置以及传感器标定信息配置：车架配置、相机以及激光雷达。 以创建激光雷达类型传感器标定文件为例
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