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开箱即用，全托管的自动驾驶云服务，用户无需从零搭建一套复杂的自动驾驶大数据平台、AI平台、仿真平台、标注平台等多个工具平台，只需聚焦于核心价值（自动驾驶算法、标注数据、仿真场景），快速开展自动驾驶业务，跟上瞬息多变的市场节奏。 海量数据 平台可支持PB级数据存储和亿级数据秒级检索。 软硬件加速
单击“确认”，等待数据集导出。 查看导出的数据集。 单击“导出任务”页面，即可看到导出任务，可对任务进行删除操作。 在指定的OBS桶中（如“Octopus-beijing1”）可以看到下载的数据集文件夹目录，将包含该数据集的全部文件。 图2 OBS桶 导出的数据集文件目录结构可参考如下（包含图片标注）：
数据合规简介 数据合规服务是自动驾驶云服务为用户提供合规监管服务，包含合规室管理、数据流监管、账号管理、权限管理、日志审计服务能力。支持对上传合规服务的数据包进行脱敏处理，提供合规脱敏能力，支持将数据包中人脸、车牌、点云脱敏。支持用户使用合规服务创建脱敏算子、下发脱敏任务。 在使
预审核模型文件 预审核模型完成对已标数据的审核，并将审核结果和审核所用的审核规则按照规定格式放在指定路径中。 模型文件基本要求 自定义模型包通过环境变量获取数据集路径和推理结果存放路径，将每帧数据的审核结果按照规定格式存入规定路径的json文件中。 自定义模型包中必须包含启动文件
处理数据 在作业总览中平台支持创建数据标记，数据图表、数据回放、数据集等作业，数据包选择相对应的算子就可以触发相对应的作业。 数据回放类型的算子作业不需要选择输出仓库。 当选择数据集算子时，数据类型可支持选择通用存储。 创建作业 在左侧菜单栏中，单击“数据处理 > 数据处理”。
Octopus平台支持用户删除数据包，执行删除操作的数据包将暂存回收站，等待用户可根据项目情况及时恢复或永久删除。具体操作参考如下： 在“数据包”页签，单击指定数据包操作栏内的“删除”。 确认后单击“确认删除”，删除后的数据包将放入回收站。 图1 删除数据包 查看数据包状态。 单击“回收站
模块删除该场景片段生成的仿真场景。 配置了高精地图map_id的数据包，静态场景将使用配置好的高精地图文件显示。未配置map_id的数据包，平台将自动生成一份地图做仿真场景使用，地图参考场景发生的时间戳内的自车轨迹数据。 当场景标签关联仿真标签之后，生成的仿真场景推送到仿真场景库，会自带场景标签。
数据脱敏作业 作业输入输出规范 用户完成自定义脱敏算子创建，运行作业容器时Octopus平台向其中注入以下环境变量： input_file：待脱敏的文件路径 raw_dir：抽取的image，gnss，lidar数据存放路径 desensitized_dir：脱敏后的image，gnss，lidar数据存放路径
用户从数据到应用的全流程开发；从技术上看，Octopus底层支持各种异构计算资源，开发者可以根据需要灵活选择使用，而不需要关心底层的技术，让自动驾驶开发变得更简单、更方便。 产品架构 自动驾驶云服务（Octopus）是一个一站式的开发平台，能够支撑开发者从数据收集到仿真应用的全流
</ModelMetaData> 标注数据.json文件说明 数据集中必含“.json”文件，用于集合该时间戳已标注点云的所有标注数据信息，包括该点云所在的项目id、数据包id、图片上所有标注框信息等。上传数据集前请保证“.json”文件内容正确。“.json”文件编写的参考样例如下： 3D立方体框数据： 该文
查看订单详情 单击操作栏中的“更多 > 详情”，查看订单详情。在订单详情页面，选择数据包创建脱敏作业，对数据包进行脱敏操作。 订单推送 订单推送会将数据包推送到数据服务，您可以到“ 数据处理 > 数据批导”中查看导入任务进度。 查询订单号 在“数据合规”订单列表页面，在搜索输入
tmp_dir: 供用户存储作业临时文件的目录，例如/tmp/workspace 用户的作业容器需要解析rosbag，并将转换结果输出到output目录，结果示例如下： 每个传感器提取的数据保存在单独的文件夹，其中camera和lidar传感器提取的样本文件必须以时间戳命名。任务结束标
#其他（可选） 启动文件。 模型推理脚本，用户接收数据集路径和推理结果存放路径，按照一定要求将每张图片的推理结果存入对应路径json文件中。 自定义库。 允许用户使用自定义库，但不推荐使用需要编译的库，以避免与内置库文件冲突。示例中使用Python语言中的package作为自定义库。 自定义脚本。
Input 平台会以环境变量的形式提供以下参数： rosbag_path： rosbag路径，以.bag结尾。 output_dir：最终输出数据集路径。 tmp_dir：供用户存储临时文件的目录。 task_content_json：人工打标需要的标签信息，详细参考“人工打标支
智驾模型简介 通过与AI模型、大模型的结合，提供高精度自动标注能力，大幅度降低传统人工标注数据真值的成本。提供场景数据集生成能力，帮助自动驾驶模型训练快速扩充数据集，低成本获取难例数据集。提供多模态场景理解和检索能力，帮助客户在海量样本库快速、智能的分类和检索。 前提条件 开通相应服
vehicle_info = 1。 } Camera 采集的camera数据通过转换工具可以保存为”.jpg”图片数据。 Lidar 采集的点云数据通过转换工具可以保存为标准的pcd格式数据。 Gnss 对于卫星导航系统数据录制的消息格式，需遵循一定规范，其中部分字段为必选，其他请根据实际需要自由选取。
true:仅难例数据集,false:非难例数据集,该参数不传:全部数据集(数据集来源为标注时选填参数) status 否 String 状态，数据集来源(data_source)为标注(LABEL)时必填 枚举值： all(全部数据集) labeled(已标注数据集) description
平台支持基于内置场景挖掘算法和场景识别大模型挖掘的能力，对数据包进行场景挖掘。具体操作步骤如下： 在左侧菜单栏中，单击“数据资产 > 源数据包”。 选择“数据包”页签，单击操作栏中的“详情”，进入数据包详情页。 单击数据包信息的“场景挖掘”，后台会自动进行内置场景挖掘。 图1 场景挖掘 当数据包的回放处理未完成时，场景挖掘按钮置灰。
选择镜像版本。 启动命令 镜像的启动命令，具体命令根据镜像启动脚本确定，例如“python3 main.py”。可以参考算子示例中各算子的启动命令。 输出类型 可选择“数据标记”，“数据集”，“数据回放”，“回放仿真”，“数据图表”和“数据脱敏”。 数据标记：用于场景挖掘作业（Rosbag
数据集镜像Dockerfile示例 本章节介绍Dockerfile示例。 用户可使用命令行模式或Dockerfile模式进行构建。 以数据集自定义镜像为例，一般的镜像制作Dockerfile示例如下： 数据集镜像不支持调用GPU资源。 # 载入基础镜像，用户可手动制作或拉取官方镜像
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