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merge 简述：地图场景为匝道合流。主车Ego在主道行驶，初始速度为Ego_InitSpeed_Ve0，Ego设定了目标在主道右侧2车道上的目标点Target_position，仿真开始后激活Ego控制器（控制器会影响Ego去往Target_position的寻路算法，但目前仿
WarehouseDataFilters object 当data_id字段的取值为数据仓库id时，本结构体配置数据仓库输入数据筛选条件 warehouse_id 否 String 输出到数据仓库的id。当算子类型为数据标记、数据集、数据图表和回放仿真时必填 envs 否 Array of JobEnv
情。左侧显示统计信息，右侧支持标注数据和预测数据在图像上的对比可视化显示。 图6 坏例判别详情 保存数据集：单击右上角“保存为数据集”，可将存在坏例判别的数据保存到新数据集中。数据集各属性沿用原始评测数据集，例如“数据类型”、“标注状态”、“数据格式”等。 评测结果 显示模型的评测结果，例如“模型评测结果字典
updateDataset 删除数据集 octopus deleteDataset 创建数据集导出任务 octopus createDatasetExportTask 下载数据集版本的日志文件 octopus downloadDatasetVersionLog 下载数据集版本文件数据 octopus
String 输出类型 枚举值： DATA_MARK(数据标记) OPEN_DATA(数据回放) DATA_SET(数据集) REPLAY_SIM(回放仿真) PLOT_DATA(数据图表) DATA_DESENSITIZATION(数据脱敏) create_at Long 创建时间，UTC标准时间毫秒时间戳
String 输出类型 枚举值： DATA_MARK(数据标记) OPEN_DATA(数据回放) DATA_SET(数据集) REPLAY_SIM(回放仿真) PLOT_DATA(数据图表) DATA_DESENSITIZATION(数据脱敏) job_type 否 String 内部作业类型
Array 输出类型 枚举值： DATA_MARK(数据标记) OPEN_DATA(数据回放) DATA_SET(数据集) REPLAY_SIM(回放仿真) PLOT_DATA(数据图表) DATA_DESENSITIZATION(数据脱敏) limit 否 Integer 返回个数上限
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。 说明： 数据类型为音频或文本时，项目任务流程不支持选择预初审和预终审。 表2 数据类型支持的文件格式
和审核人员在标注和审核过程中依据规范进行标注和审核，提高任务完成质量。 选择数据集。 图2 选择数据集 数据集：选择相对应的数据集或标注导入、导出数据集。 数据集中的标注物如果已经存在，则标注物信息以数据集中为准。 完成“标注设置”。 任务类型为人工标注： 图3 人工标注 任务类
和审核人员在标注和审核过程中依据规范进行标注和审核，提高任务完成质量。 选择数据集。 图2 选择数据集 数据集：选择相对应的数据集或标注导入、导出数据集。 数据集中的标注物如果已经存在，则标注物信息以数据集中为准。 完成“标注设置”。 任务类型为人工标注： 图3 人工标注 任务类
进入保留期，资源状态变为“已冻结”，针对已购买的服务、扩展资源、模型，允许访问、修改、删除其中的数据，不允许创建数据。 保留期到期后，如果服务资源仍未续费，那么服务资源以及其中的数据将被自动删除，无法恢复。 图1 包年/包月资源生命周期 父主题： 计费说明
String 输出类型 枚举值： DATA_MARK(数据标记) OPEN_DATA(数据回放) DATA_SET(数据集) REPLAY_SIM(回放仿真) PLOT_DATA(数据图表) DATA_DESENSITIZATION(数据脱敏) visibility 是 String 可见范围
String 输出类型 枚举值： DATA_MARK(数据标记) OPEN_DATA(数据回放) DATA_SET(数据集) REPLAY_SIM(回放仿真) PLOT_DATA(数据图表) DATA_DESENSITIZATION(数据脱敏) config DataProcessorConfigRequest
warehouse_id 是 String 抽帧结果放入的数据仓库id dataset_id 否 String 抽帧结果放入的数据集id 最大长度：36 topics 是 Array of strings 抽帧topic列表，仅限对应数据包内lidar和camera类型的topic，最多10个
项目id，获取方法请参见获取项目ID 表2 Query参数 参数 是否必选 参数类型 描述 scope 否 String 用途 枚举值： DATA_CONVERSION(数据转换) ANNOTATION_AI(预标注) ANNOTATION_INSPECTION(预审核) TRAINING_TRAIN(训练/评测)
内部作业类型 枚举值： PACKAGE_IMPORT(数据包导入) PACKAGE_DELETE(数据包删除) SCENARIO_AUTO_MINING(场景挖掘) SCENARIO_TO_SIM(转仿真场景) FRAME_EXTRACT(数据抽帧) SCENARIO_EXTRACT(场景提取)
行人,车辆,地锁,减速带”；semantic_categories：“可行驶区域,路沿,车道线,车位线”。 数据集：选择训练的数据集。最多支持选择5个数据集。数据集中的标注数据必须是八爪鱼格式的。 资源规格：选择训练使用的资源池和资源规格。当前仅支持ModelArt资源池的Vnt1、Ant8规格。
单击指定镜像版本“操作”栏内的“推送”。 复制登录指令，登录镜像仓库。 在docker客户端，用“docker tag”命令将要推送上库的本地镜像打标签为推送指令“docker push”后的镜像名称。例如： docker tag 本地镜像 odrp-beta.Octopus.ias.huawei
使用仿真器内置驾驶员模型。 如果选择“使用Datahub”，仿真任务在3d回放时可展示预测、规控、定位等算法内部信息，用户还能根据算法内部数据的pb文件实现算法的白盒化评测。 Datahub模式，目前暂不支持配合仿真器的帧同步模式。 图3 算法配置 评测项配置 用户可选择“内置评
以上环境变量仅指明模型文件夹，具体选择模型需用户指定，例如使用os.path.join拼接，或者使用os.listdir查找选择 。 评测数据集通过环境变量{DATASET}获取： DATASET_PATH = os.getenv("DATASET") 用户产生的评测结果可以存储
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