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图1 数据详情 数据预览。 可根据需要选择不同版本，选择路径，预览数据。 图2 数据预览 预览点云数据时，支持放大、缩小、旋转点云图片。 图3 预览图片 待发布区。 图4 待发布区 表2 待发布区相关操作 功能 步骤 添加数据 单击左上角“添加数据”，给数据集添加新数据，新添加的数
跟车起停（Stop and Go）检测 跟车起停检测的目的是判断主车跟随前车停车后能否在前车启动后重新启动。 当主车跟随前车制动停止后， 前车重新启动后， 主车重新启动的时间要合适， 该时间允许用户自定义， 本设计默认取3s。 当重新启动时间大于指定阈值时， 则跟车起停检测不通过。
描述：数据集内容、用途等的简要描述，不包含“@#$%^&*< > \”，不得超过255个字符。 数据集形式：选择“数据集”。 数据来源：选择“本地”。 数据类型：支持“图片”、“3D点云”、“音频”和“文本”。 数据格式：可选择“Octopus”、“USER_DEFINE”和自定义格式。 标注状态：设置标注状态，支持“未标注”和“已标注”。
Octopus服务使用对象存储服务（Object Storage Service， 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
编译任务 训练产生的模型版本，不可直接被车载芯片识别，需要经过编译工具，将训练产生的模型编译成车载芯片识别的模型。 创建编译任务 在左侧菜单栏中单击“训练服务 > 编译管理”。 选择“编译任务”页签，单击“新建编译任务”，填写基本信息。 图1 新建编译任务 名称：任务组名称，只能
Radar 雷达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。 Ego_tf 对于自车角度位置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。 表3 ego_tf消息格式规范 格式名称 说明 LocalizationInfo 主车信息
Radar 雷达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。 Ego_tf 对于自车角度位置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。 表3 ego_tf消息格式规范 格式名称 说明 LocalizationInfo 主车信息
Radar 雷达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。 Ego_tf 对于自车角度位置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。 表3 ego_tf消息格式规范 格式名称 说明 LocalizationInfo 主车信息
cle和主车Ego一前一后分别以LeadVehicle_TargetSpeed_Ve0和Ego_TargetSpeed_Ve0的初始速度向交叉口行驶，Ego设定了目标在右转车道上的目标点Target_position，仿真开始后激活Ego控制器（控制器会影响Ego去往Target
Octopus平台在线仿真模块为用户提供了在线仿真器。单击进入在线仿真器，用户进入机器后，机器显示红色按钮占用，用户退出在线仿真界面不会自动释放机器，会保持占用状态。机器图片的左上角会出现释放按钮，只有占用中的用户可以释放。 图1 仿真器 加载场景 Octopus平台支持用户在仿真器中加载场景库中的场景，在线编辑、运行并回放。
标注服务 以标注为核心。 平台提供点云和图片的人工标注和预标注。 支持数据预标注功能，节省大量人力成本。 训练服务 以模型为核心。 平台提供软硬件加速模型训练和推理，大幅缩短训练时间，提升训练效率。 支持上传自定义算法和自定义模型，提升算法泛化能力和识别率。 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。
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
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
自定义属性 数据处理只能识别带有标签的文件数据，进入通用存储后，用户可以给通用存储中的文件添加key-value映射关系的自定义属性。 创建自定义属性 在左侧菜单栏中，单击“数据资产 > 通用存储 ”。 选择“自定义属性”页签，单击“创建自定义属性”，填写基本信息。 图1 创建自定义属性
简述：地图场景为直道。lead_vehicle和主车Ego在主道上分别以40kph和Ego_InitSpeed_Ve0的初始速度一前一后行驶，Ego设定了目标在主道右2车道上的目标点Target_position，同时激活Ego控制器（控制器会影响Ego去往Target_position的寻路
场景挖掘 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。
简述：地图场景为匝道分流。lead_vehicle和主车Ego在主道的同一车道上分别以35kph和Ego_InitSpeed_Ve0的初始速度一前一后行驶，Ego设定了目标在匝道上的目标点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
createTrainAlgorithm 更新训练算法信息 octopus updateTrainAlgorithm 删除训练算法 octopus deleteTrainAlgorithm 删除训练算法文件 octopus deleteTrainAlgorithmFile 保存训练算法文件
├─图片1.jpg #已标注图片 ├─labels.json #图片1的所有标注信息 ├─子文件夹2 ├─图片2.jpg #已标注图片
次训练，达到二次调优的效果。 场景识别：支持选择本地图片自动识别场景，生成场景信息。 2D图像生成：用户可自定义生成图像的参数，快速生成满足客户需求的2D图像。 2D预标注：支持选择本地图片快速进行标注任务。 服务监控：用户可方便地查看场景识别、2D图像生成、2D预标注的监控数据。
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