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front_track: #m前轮距 rear_track: #m后轮距 wheelbase: #m轴距 height: #m高度 width: #m宽度 length:
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 数组长度：1 - 10 表5 DataScenarioMiningJobRequest 参数 是否必选
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 objects 环境变量配置，最多十组 data_source 是 String
融合后的评测结果。 Evaluation中两个比较关键且复杂的字段是vis和metrics，其中vis字段类型是Visualization，metrics字段的类型是repeated Metric。 Visualization和Metric的成员组成如上数据类图所示，各个关键成员的含义如下所示。
DataFolderInfo objects 车辆底盘信息 ego_tf Array of DataFolderInfo objects 自车坐标和姿态 object_array_vision Array of DataFolderInfo objects 感知数据 traffic_light_info
简述：主车Ego与同车道前方33.33m的头车lead_vehicle都按照初始速度16.667mps匀速行驶，正前方约500m处有一个行人target_blocking1，约515m处有一个障碍车辆target_blocking2，lead_vehicle在与行人target_blocking1距
追踪快捷键 调整点云框三视图，使其能完整包裹点云。 右击目标图形，修改对象ID，保证同一辆车在前后帧ID一致。 连续帧插值工具 当需要在第n帧和第n+k帧中标注完同一个追踪对象时，可以自动计算出此对象在中间k-1帧中的标注框。具体步骤如下： 选中左侧工具栏“追踪 > 插值标注 > 线性插值
自定义评测+内置指标评测（组合评测） 图4 自定义评测+内置指标评测（组合评测） 用户单击不同的任务视窗后，结果栏会相应切换。可查看在当前视图下的结果文件、任务日志和资源占用情况。 坏例判别 仅当用户选择“BadCase”判别后展示，展示badcase的基本信息。运行过程中、坏例判别失败（未获取到坏例结果）时，该视图各项指标显示为"--"。
据抽取到raw_dir，待系统内置算子脱敏完成，并将脱敏后的数据存放到desensitized_dir后，用户算子根据input_file和desensitized_dir中的脱敏数据生成新的数据文件存放到output_dir。 文件结构如下： -raw --image ---topic0
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