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合评测任务需求的场景。 ODD筛选：每个自动驾驶系统运行的前提条件和适用范围可能不同，因此在进行场景测试时，对应的场景是属于自动驾驶系统设计运行域内至关重要。ODD（operational design domain，设计运行域）筛选提供按设计运行条件进行场景筛选的功能，ODD筛
proto中的SimData反序列化仿真pb中的内容。该步骤会得到一个SimData的内存对象，用户通过访问对象中的字段即可获取自己关注的数据。 仿真pb包含仿真器输出的整个仿真过程数据，用户处理根据自身评测逻辑处理所有帧数据。 用户自定义的评测指标包含通过，不通过等结果，将该结果写入到eva.proto中的Eval
简称OBS）存储原始Rosbag数据以及预处理后的视频、抽帧图片等数据，实现安全、高可靠和低成本的存储需求。OBS的更多信息请参见《对象存储服务控制台指南》。 表1 Octopus各环节与OBS的关系 功能 子任务 Octopus与OBS的关系 数据资产 地图管理 高精地图上传后存储在OBS中。
像仓库版本操作账号的接口。 数据集 包括获取数据集列表、创建数据集、获取数据集详情、删除数据集的接口。 数据集版本 包括获取数据集版本列表、创建数据集版本、获取数据集版本详情、删除数据集版本的接口。 数据仓库 包括获取数据仓库列表信息和获取数据仓库的数据列表的接口。 数据仓库自定义属性
在“算子”列表，可查看新创建的算子。 算子管理相关操作 在“算子管理”页签，还可以完成以下操作。 表2 算子管理相关操作 任务 操作步骤 查看算子详情 单击操作栏的“详情”，可查看算子的详情 编辑算子 单击操作栏的“编辑”，可编辑算子的详情。 删除算子 单击操作栏的“删除”，可删除算子的详情。 搜索算子
在地图管理中上传的高精地图数据，可用于数据回放、仿真场景等。平台支持OpenDRIVE格式的地图文件。 上传地图数据包 在左侧菜单栏中，单击“数据资产 > 地图管理”。 单击界面右侧“上传”。 图1 上传地图数据包 添加文件：选择本地“.xodr”格式文件，支持上传不超过20M的文件。
为“xxxx”的OBS桶。 创建桶的区域需要与Octopus云服务所在的区域一致。如何查看OBS桶与Octopus云服务的所处区域，请参见如何查看Octopus与OBS桶是否在同一区域？。 在桶列表页面，单击桶名称，进入该桶的概览页面。 图2 桶列表 单击左侧导航的“对象”，在对
单击“载入”后，左侧会出现选择的数据。 图3 载入数据 在右侧选择“添加框图”，右侧出现空白的框图。 图4 添加框图 选择左侧的数据，右侧将高亮显示对应的数据，内置评测信号参数请参考内置评测信号参数。 图5 评测信号 可根据需要添加数据和框图，也可根据需要选择框图的横向和纵向布局。 单击
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 建议定期更新密码，以提升账户的安全性。账户密码的复杂性需根据安全要求进行配置。 父主题： 安全
资源管理 集群纳管详情中展示集群的节点资源和资源规格分配情况。给节点增加标签，确认节点的用途，在资源规格中，给各个资源用途分配资源规格，支撑任务执行。资源不足时，用户需要单独购买扩展资源包。 用平台管理员账号登录Octopus平台。 在左侧菜单栏中单击“运维配置 > 集群纳管 ”。
支持模型管理与评测，提高模型的准确性，持续提升自动驾驶安全系数。 仿真服务 以测试为核心。 提供车辆动力学仿真、自动驾驶算法仿真、传感器仿真、交通流仿真等功能，实现对自动驾驶算法的大规模仿真测试，持续提升自动驾驶算法的安全性。 在数据服务和训练服务的基础上，提供在线仿真管理、算法
osi.proto中的SimData反序列化仿真pb中的内容。该步骤会得到一个SimData的内存对象，用户通过访问对象中的字段即可获取自己关注的数据。 SimData中包含仿真器输出的整个仿真过程数据，用户处理根据自身评测逻辑处理所有帧数据。 用户自定义的评测指标包含通过，不通过等结果，将该结果写入到eva
'）表示未标注的类别。 必须字段样例 数据集可视化 3D立方体框类的“.json”文件中必须包含label_counts和labels字段信息。3D语义分割类的“.json”文件中必须包含label_counts，labels和labels_ext字段信息。3D语义分割类的“.jso
负责完成该项目的标注团队。团队需提前在创建团队中创建完毕。 预计总量 预计项目内所有任务的总量，即图片、3D点云、音频文件或文本总帧数。 数据类型 标注任务的数据类型。当前支持图片、3D点云、音频和文本四种类型。不同数据类型支持的文件格式请参见表2。 项目任务流程 除交付节点为必选之外 ，可自由选择其他任务流程节点。
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。
建信息。 图1 创建关系 名称：自定义关系名称。名称只能包含数字、英文、中文、下划线、中划线，输入长度不能超过64个字符。 颜色：选择关系的颜色。 单击“确认”，添加关系。 父主题： 批次任务
RE”的标识文件，用于通知系统作业已失败。 运行完成并上传的挖掘结果可以在“数据场景”模块进行检索、查看。选中一个场景片段后可以通过“回放”按键跳转到数据包的对应时间点进行回放，长度在10秒到99秒之间的场景片段可以生成仿真场景。选中片段后的预览样本图根据挖掘片段所对应的传感器类型选择相应的传感器样本来进行展示。
line）检测 压实线检测的目的是判断主车行驶过程中是否压到实线。 当主车与距离最近的车道线的小于主车宽度的一半时，并且该车道线的类型为OSI定义的osi3.LaneBoundary.classification.type.TYPESOLIDLINE，则认为主车的轮胎已经压到实线。 该
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
在路（On Road）检测 在路检测的目的是判断主车是否在可行驶的道路上驾驶。 根据OSI中车道类型定义，当主车行驶的道路类型为osi3.Lane.classification.type.TYPE_NONDRIVING，则认为主车在路检测不通过。 该指标关联的内置可视化时间序列数据为：暂无。
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