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指示标志牌前行为（Mandatory Sign）检测 指示标志牌前行为检测的目的是判断主车在这些指示标志牌前的行为是否合理，本设计考虑的指示标志牌有： 左转指示牌 右转指示牌 直行指示牌 左转直行指示牌 右转直行指示牌 左转右转指示牌 靠左行驶指示牌 靠右行驶指示牌 当主车前端超过左转指示牌，
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） Content-Type 是 String 内容类型。填multipart/form-data 表3 FormData参数 参数 是否必选
主车行驶区域在同一road下切换不同的lane 主车行为---加速度---加速 检验规格： 主车的车速每秒加速超过5% 过程持续时间超过3秒 加速前主车的车速高于2米/秒 主车行为---加速度---减速 检验规格： 主车的车速每秒减速超过5% 过程持续时间超过3秒 减速前主车的车速高于5米/秒，主车的车速低于2米/秒时停止检测
选择“批次任务列表”，单击批次任务前的。 单击子任务操作栏中的“认领”，认领该任务。 预审核的操作请参考预审核操作指导。 当标注任务预审核状态为“未启动、已完成、失败”时，单击子任务操作栏中的“人工”，转为人工审核。 单击任务名称，单击任意一张图片，进行人工审核。审核的操作请参考审核操作指导。 查看审核任务统计信息。
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） Content-Type 是 String 内容类型。填application/json 表3 请求Body参数 参数 是否必选 参数类型
2D3D关联任务是指根据标注规范将待标注点云图像和图片中出现的天空、道路、车辆等类标注物进行标注，然后自行关联。 图1 2D3D关联标注任务 绘制对象 单击2D3D关联任务，单击任意一帧，进入人工标注。 左侧工具栏“2D3D互转开关”，开启状态下，平台依据新建的2D或3D框自动转成对应的3D或2D框。开关状态在同一任务中继承。
终止模型生成2D图像 单击操作栏的“终止”，即可终止状态为“执行中”的模型。 删除模型生成的2D图像 单击操作栏的“删除”，即可删除模型生成的2D图像信息。 说明： 删除后无法恢复，请谨慎操作。（OBS中的图片数据需用户手动清理。）。 父主题： 智驾模型服务
后两帧信息进行对比。 同步追踪数据：选中标注物后执行该操作可将当前任务中相同ID的所有标注物的大小类型进行覆盖。 显示轨迹线：选择3D框，开启此功能后可将当前任务中与此标注物ID相同的框进行轨迹线的连接。 添加轨迹点：开启后左键添加轨迹点，右撤销当页轨迹点，并重新规划轨迹线，此ID最后一帧不可操作。
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 RepoVersionDetailPayload
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4 响应Body参数 参数 参数类型 描述 payload VersionListPayload object
com/octopus-087679f0aa80d32a2f4ec0172f5e902b/image-10001:v1.0 、动作为pull，在本地一台安装了docker软件的计算机上输入"docker login -u cn-north-1@XXXXXXXXXX -p YYYYYYYYYYY swr.cn-north-1
对于获取用户Token接口，您可以从接口的请求部分看到所需的请求参数及参数说明。将消息体加入后的请求如下所示，加粗的斜体字段需要根据实际值填写，其中username为用户名，domainname为用户所属的账号名称，user_password为用户登录密码，cn-south-1为project的名称，如cn
消息topic格式示例 消息topic具体格式要求请参考“消息topic格式规范”。接收到的消息topic示例请参考如下示例： Vehicle Gnss Ego_tf Object_array_vision Tag_record Control Predicted_objects
消息topic格式示例 消息topic具体格式要求请参考“消息topic格式规范”。接收到的消息topic示例请参考如下示例： Vehicle Gnss Ego_tf Object_array_vision Tag_record Control Predicted_objects
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