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数据包ids 数组长度：0 - 5 start_time 否 Long 开始时间，UTC标准时间毫秒时间戳 最小值：0 end_time 否 Long 结束时间，UTC标准时间毫秒时间戳 最小值：0 file_name 否 String 文件名 最大长度：255 file_types
PRIVATE(私有) PUBLIC(公开) update_at Long 更新时间，UTC标准时间毫秒时间戳 create_at Long 创建时间，UTC标准时间毫秒时间戳 image_repo_id Integer 镜像仓库id image_version Integer 镜像仓库版本号
description String 标签描述 create_at Long 创建时间，UTC标准时间毫秒时间戳 update_at Long 更新时间，UTC标准时间毫秒时间戳 is_tag Boolean 是否是标签，true：标签、false：分类名称 parent_id Integer
版本id repo_id Long 所属仓库id create_at Long 创建时间，UTC标准时间毫秒时间戳 update_at Long 最近更新时间，UTC标准时间毫秒时间戳 project_id String 项目id user_id String 创建用户id status
最大值：10000 start 是 Long 抽帧开始时间，UTC标准时间毫秒时间戳 最小值：1000000000000 最大值：2000000000000 end 是 Long 抽帧结束时间，UTC标准时间毫秒时间戳 最小值：1000000000000 最大值：2000000000000
版本id repo_id Long 所属仓库id create_at Long 创建时间，UTC标准时间毫秒时间戳 update_at Long 最近更新时间，UTC标准时间毫秒时间戳 project_id String 项目id user_id String 创建用户id status
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）： ├─{数据集名称}_{时间戳} ├─ data ├─ 帧目录名称1
结合LiDAR扫描和2D图像检测，则可以由3D扫描确定目标大致位置，然后用2D图像检测来识别物体类别。通过3D/2D的融合，可以弥补各自模态的不足，扬长避短，提升目标检测的整体精度。在当前3D检测的基础上，通过2D cross-check提升3D检测类别的精度提升。 前提条件 在
PRIVATE(私有) PUBLIC(公开) update_at Long 更新时间，UTC标准时间毫秒时间戳 create_at Long 创建时间，UTC标准时间毫秒时间戳 image_repo_id Integer 镜像仓库id image_version Integer 镜像仓库版本号
String 描述。若镜像没有描述则不返回该字段 create_at Long 创建时间，UTC标准时间毫秒时间戳 update_at Long 最近更新时间，UTC标准时间毫秒时间戳 project_id String 项目id user_id String 创建者id scope String
是否必选 参数类型 描述 start_time 否 Long 创建时间最小值时间，UTC标准时间毫秒时间戳 最小值：0 end_time 否 Long 创建时间最大值时间，UTC标准时间毫秒时间戳 最小值：0 file_name 否 String 文件名称筛选 最大长度：255 data_process_task_ids
Array of strings 所有标注物名称 create_at Long 创建时间，UTC标准时间毫秒时间戳 update_at Long 修改时间，UTC标准时间毫秒时间戳 label_taged Boolean 标注数据集tag，已标注是true label_associated
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。任务结束标志文件，_SUCEESS或_FAILURE分别代表任务成功或失败。opendata_to_platform.yaml文件以
project_id String 项目id create_at String 创建时间，UTC标准时间毫秒时间戳 update_at String 修改时间，UTC标准时间毫秒时间戳 upload_id String 上传id agreement_confirm Boolean 隐私声明同意
String 导入任务dclid create_at Long 导入任务创建时间，UTC标准时间毫秒时间戳 update_at Long 导入任务更新时间，UTC标准时间毫秒时间戳 data_source String 导入数据数据源 source_type String 导入任务数据类型
减速度（Deceleration）检测 急转向（Steering）检测 急刹（Emergency Braking）检测 加速度变化率（Jerk）检测 平稳起步(Gentle Start)检测 平顺性（Ride Comfort）检测 乘员舒适性（Driving Comfort）检测 蛇行（Snake
- 5 start_time 否 Long 原始数据采集时间，起始时间，UTC标准时间毫秒时间戳 最小值：0 end_time 否 Long 原始数据采集时间，终止时间，UTC标准时间毫秒时间戳 最小值：0 file_name 否 String 文件名称，单个模糊匹配 最大长度：64
project_id String 项目id create_at String 创建时间，UTC标准时间毫秒时间戳 update_at String 修改时间，UTC标准时间毫秒时间戳 upload_id String 上传id tags Array of strings 标签 custom_attributes
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。 通用存储场景 在左侧菜单栏中单击“数据服务
objects 索引列表 表6 models.data.TopicReplayIndex 参数 参数类型 描述 timestamp Long 数据时间戳 start Long 起始数据流位置 end Long 结束数据流位置 表7 RespMetaInfo 参数 参数类型 描述 current_time
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