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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。
企业客户提供的一个高阶功能，用于进一步将用户的资源划分在多个逻辑隔离的空间中，并支持以空间维度进行访问的权限限定。 工作空间默认有一个“default”空间，在没有创建新的工作空间之前，您操作的所有资源均默认在该空间下。当您创建新的工作空间之后，相当于您拥有了一个新的“Octop
pb”（谷歌定义的protobuf格式文件）。 详情请参考表1。 消息topic具体格式要求请参考“消息topic格式规范”。 接收到的消息topic示例请参考“消息topic格式示例”。 自车相关或每个传感器设备，都对应一个消息topic。 采集数据的topic名称支持自定义，包含中
pb”（谷歌定义的protobuf格式文件）。 详情请参考表1。 消息topic具体格式要求请参考“消息topic格式规范”。 接收到的消息topic示例请参考“消息topic格式示例”。 自车相关或每个传感器设备，都对应一个消息topic。 采集数据的topic名称支持自定义，包含中
训练算法 创建训练作业前需要先选择算法，可以使用Octopus内置的算法，也可以自定义算法。 训练算法 模型评测 在机器学习中，通常需要使用一定的方法和标准，来评测一个模型的预测精确度，用于衡量一个模型及其标注结果的可信度。自动驾驶领域的模型多用于目标检测，如识别并标注出图像中车辆、行人、可行区域等对象。
1，您可以从地区和终端节点中获取。 scope参数定义了Token的作用域，下面示例中获取的Token仅能访问project下的资源。您还可以设置Token额作用域为某个账号下所有资源或账号的某个project下的资源，详细定义请参见获取用户Token。 POST https://iam
的基本依赖环境，用户也可将预标注算法或预审核算法包内置在AI引擎中。 用户可使用命令行模式或Dockerfile模式进行构建。 以预标注自定义镜像为例，一般的镜像制作Dockerfile示例如下（xxx替换为实际路径）： # 载入基础镜像，训练或评测引擎一般需包含cuda/cud
Direction Driving）检测 逆行检测的目的是判断主车行驶过程中是否按车道规定的方向行驶。 根据OPNENDRIVE中对车道的lane id的定义， 沿着道路的reference line的前进方向， reference line右侧的lane id由0逐渐递减，左侧的lane id由0逐渐递增。
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s: 3.0m, t: 0.0m) orientation_3d 定义：由Tait–Bryan角度的三个参数roll（横滚角，围绕x轴的角度）、pitch（俯仰角，围绕y轴的角度）和yaw（偏航角，围绕z轴的角度）定义的三维角度。 用途：设置实体的朝向角度、用于构成pose_3d。
批次任务”，填写任务信息。 图1 添加批次任务 任务名称：由“项目需求方-项目类型-备注”组成，项目需求方-项目类型不可修改，备注信息可自定义。 规范：可根据需求选择规范，也单击“添加规范”添加新的规范，具体操作请参考规范管理，附上规范便于标注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。
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。
除上述数据外，数据包中必须含有“Octopus_data_collection.yaml”配置文件。 自车相关或每个传感器设备，都对应一个消息topic。 采集数据的topic名称支持自定义，包含中英文、数字、“_”“-”，不得超过64个字符。 表1 数据类型和消息topic对应关系 分类 数据类型 消息topic（示例）
后，评测分数应能反映算法的性能表现。 本设计根据指标的重要程度将其分为三大类： 主要指标（以下简称A类）。 次要指标（以下简称B类）。 未定义重要度指标（以下简称C类）。 本设计提供如下三种内置的评分方案： AB类log函数评分。 AB类均匀权重评分。 C类均匀权重评分。 接下来对三种评分方案进行详细介绍。
Content-Type 是 String 内容类型。填application/json 表3 请求Body参数 参数 是否必选 参数类型 描述 [数组元素] 是 Array of JobBatchUpdateRequestItem objects 请求内容，最多50组 表4 JobBatchUpdateRequestItem
审核操作指导 审核是检验标注任务质量的一个手段，审核的方式是从标注任务中抽取一定比例的图片，通过被抽取的图片标注准确率判断该标注任务整体准确率，该标注任务是否通过审核。 在左侧菜单栏中单击“标注服务 > 项目管理”。 选择“标注项目”页签，单击项目名称。 选择“批次任务列表”，单击批次任务前的。
标注类型：人工标注，该标注模板用于人工标注任务。 数据类型：根据模板包含的样本类型选择图片、3D点云、音频或文本。 标注：从下拉框中选择符合用户业务所需的标注物。用户可自定义添加标注物以满足业务所需。 图3 预标注 标注类型：预标注，该标注模板用于预标注任务。 数据类型：根据模板包含的样本类型选择图片、3D点云、音频或文本。
根据不同功能的算子生成不同的数据处理作业。数据处理操作引导如下： 数据批导：创建数据导入任务，收集采集车辆原始数据。 数据处理：支持根据自定义数据服务算子，对数据包进行处理，创建不同类型的作业。 回放仿真：通过回放仿真算子生成回放仿真作业，支持对比回放功能。 父主题： 数据处理
对象存储导入数据的方式，帮助用户把车载平台输出的数据上传至Octopus平台上。 对象存储导入数据：用户需先将数据包上传至对象存储桶（可自定义）中，再导入到Octopus平台。上传速率快，适合上传大数据量（超过2G）的数据包。 单个数据包时长均不可超过10分钟。 目前MP4文件只支持对象存储导入。
root 构建镜像 运行命令 docker build -f Dockerfile -t ros-to-dataset:0.1 本地调试 准备一个待处理的rosbag，如~/data/20220620.bag，运行如下命令（基于上述示例镜像）： docker run -v ${HOME}/data/20220620
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