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构建镜像 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: python3 /home/main/ros2opendata.py --lidar_calibration_id
车道线检测 Octopus 目录 标注文件目录结构 +--- 1628568066600 | +--- 1628568066600.jpg | +--- 1628568066600.json +--- 1628654064999 | +--- 1628654064999
静态场景样例 下文提供keep创建和create创建两种写法。 声明所有要泛化的变量,即为本例中第2-4行。 关键字merge说明是匝道合流的种子场景,即为本例中的第6行。 明确本场景中所有参数的具体值,即为本例中的第7行到最后。 scenario HighwayMerge:
图片标注数据集文件说明 Octopus格式文件基本要求(图片标注) 上传的Octopus格式数据集需包含以下文件。 ├─ 时间戳1 ├─时间戳1.jpg #时间戳1对应的已标注图片 ├─时间戳1.json #时间戳1内该标注图片的所有标注信息 ├─
创建用户并授权使用服务 如果您需要对您所拥有的Octopus进行精细的权限管理,您可以使用统一身份认证服务(Identity and Access Management,简称IAM),通过IAM,您可以: 根据企业用户的职能,设置不同的访问权限,以达到用户之间的权限隔离。 如果华
创建对象存储服务 Octopus云服务使用对象存储服务(Object Storage Service,简称OBS)进行数据存储以及模型的备份和快照,实现安全、高可靠和低成本的存储需求。因此,建议您在使用Octopus云服务之前先创建一个OBS桶,然后在OBS桶中创建文件夹用于存放数据。
开通合规脱敏服务 在使用数据合规脱敏能力之前,需先开通合规脱敏服务。合规脱敏支持人脸,车牌,点云,GNSS,高程脱敏能力。开通合规脱敏服务后,会根据处理脱敏数据量按需计费,您可以在费用中心查询费用账单。 开通服务 登录Octopus服务平台,在左侧菜单栏中单击“总览”。 单击按需
模型文件基本要求 模型文件通常包括模型图和模型权重文件,具体内容视用户算法决定,无其他要求。如果需要使用内置指标计算,则需满足以下条件: 自定义模型包中必须包含推理启动文件以及自定义模型文件,其中推理启动文件需要根据Octopus数据格式对推理结果存储为json进行适配,除此之外
示例代码 以下为主程序文件ros2opendata.py中截取的代码片段,分别运行不同的功能,详见注释。 运行前准备: 解析点云消息: 解析gnss消息: 写opendata_to_platform.yaml文件: 父主题: Rosbag转OpenData作业(数据回放)
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。 图1 语义分割点云标注任务 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。
修饰器(Modifiers) 修饰器(speed) 用途:设定动作主体actor在当前阶段的速度。可以修饰初始动作assign_init_speed 。 参数: 表1 speed参数 Parameter Type Mandatory Description speed speed
AB类log函数评分方案 在该评分方案中,A类指标必须通过,如果该类指标有一项没有通过,则得分直接不及格(低于60分)。 在有A类指标参与评测时,B类指标即使有几项没有通过,整个得分也不会不及格。 B类指标不通过数超过一定比例时,对应的分数要小于80分。 C类指标不参与评分。 在
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
与datahub对接的算法镜像制作 如图所示,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datahub的代码可以参考八爪鱼提供的demo样例。
目标追踪2D Octopus 目录 标注文件目录结构 +--- 1599625710056 | +--- 1599625710056.jpg | +--- 1599625710056.json +--- 1599625740054 | +--- 1599625740054
目标追踪3D Octopus 目录 标注文件目录结构 +--- 1611801018801 | +--- 1611801018801.json | +--- 1611801018801.pcd +--- 1611801024401 | +--- 1611801024401
内置评测指标简介 评测算法从驾驶安全性,智能性,合规性,舒适性等维度对自动驾驶系统进行全面评价。评测指标的pass/fail标准比较复杂,需要对一些评测函数的细节进行介绍。 point_type:是一个PointType的枚举类型,表示该子类指标发生特殊状态(一般是指发生异常)时
平顺性(Ride Comfort)检测 平顺性检测通常指汽车的垂向平顺性。平顺性用加速度均方根值来衡量。 加速度均方根值计算公式如下所示。 表示变量的均方根值,表示第个值,表示值的个数。 汽车的垂向平顺性是由悬架系统决定的,自动驾驶算法对垂向平顺性几乎没有影响,其影响的是车辆的纵向和侧向平顺性。
标注工具和快捷键说明 标注平台提供多种标注工具和隐藏快捷键,满足不同标注任务所需,提高标注效率。 2D标注 2D标注任务较多,类型多样,故平台开发多种标注工具,辅助标注工作,提高标注人员标注效率。 表1 标注工具说明 一级图标 二级图标 名称 功能 快捷键 无 选择 拖动标注框。
实体设置(Entities) 车辆和控制器(Vehicle and controller) 通过车辆名: vehicle的方式来为车辆命名。通过keep(it.name == 指定车型名称)的方式来指定车辆类型。通过keep(it.initial_bm == 指定controll