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input_file：待脱敏的文件路径 raw_dir：抽取的image，gnss，lidar数据存放路径 desensitized_dir：脱敏后的image，gnss，lidar数据存放路径 output_dir：脱敏后的文件存放路径 用户根据需要可以自定义环境变量，以rosbag文件为例，可以定义如下环境变量：
单击“初始化”，完成算法的初始化过程。 上传文件 将本地算法文件夹拖入框中，或单击此处选择本地文件夹。算法管理会将该文件下的所有子文件上传。 图5 上传文件 文件夹选择完毕后，单击“上传”，算法状态变为“创建中”。 上传中刷新或关闭浏览器会导致文件上传中断，请谨慎操作！ 算法上传成功后，状态变为“创建成功”。
数据格式转换。 上传数据格式：Rosbag包+与数据包同名的yaml文件，单包上传大小小于100G。 转换后数据格式：OpenData格式（内必含Octopus_data_collection.yaml配置文件）。 使用场景 Octopus平台接收Rosbag格式数据包，没有转换
在使用智驾模型服务场景识别、2D图像生成、2D预标注、3D预标注等功能之前，需先开通我的模型。开通后，我的模型是根据API调用次数收取费用，推荐您购买模型套餐包，价格比按需计费模式更优惠。开通服务和购买套餐包之后，您可以在“我的模型”区域查看开通状态和套餐包使用情况。 开通我的模型 登录Octopus服务平台，在左侧菜单栏中单击“总览”。
泛化场景 创建泛化任务 当逻辑场景状态为“解析失败”和“正在解析”时，无法创建泛化任务。 上传动态和静态场景文件的说明请查看Open SCENARIO2.0场景说明。 当逻辑场景文件版本为OpenSCENARIO2.0.0时，创建的泛化任务支持仿真器B。 在左侧菜单栏中单击“仿真服务 >
车道线图片标注任务 车道线图片标注任务是指依据标注规范对真实路采图片中出现的道路中的车道线、斑马线等交通线路进行标注，一般区分实线、虚线，按需求增加颜色、遮挡程度等额外属性。 图1 车道线图片标注任务 绘制对象 单击车道线标注任务，选择一张图片进入人工标注。 绘制对象。 单击左侧
ALKS样例 根据官方提供的ALKS样例，提供了一些osc2.0的场景（osc文件）及其转化结果（xosc文件）。考虑到仿真器的支持程度，建议在转换时选择osc1.0版本。 FreeDriving 简述：主车Ego按照初始速度匀速行驶，10000s后激活controller，30
proto中的Evaluation类中，然后通过文件Open的形式打开评测pb路径，将评测结果写成评测pb文件。 写成评测pb文件后，延时评测镜像的工作就完成了，仿真平台的控制程序在运行自定义评测容器时会主动将评测pb文件上传到对象存储中，前端通过下载该评测pb文件进行解析，可以将自定义评测结果和内置评测结果一样完全兼容地进行展示。
选择“对象存储导入”页签，填写具体信息。 选择目标数据包所在的对象存储路径，平台将自动扫描该目录下所有子目录。将此文件夹下的子目录都识别为有效数据包，可导入。上传数据前，请确保原始数据包含必要的有效文件，具体可参考上传数据格式。 图1 对象存储导入 表1 数据导入参数说明（含*为必填项） 参数 说明
选择“对象存储导入”页签，填写具体信息。 选择目标数据包所在的对象存储路径，平台将自动扫描该目录下所有子目录。将此文件夹下的子目录都识别为有效数据包，可导入。上传数据前，请确保原始数据包含必要的有效文件，具体可参考上传数据格式。 图1 对象存储导入 表1 数据导入参数说明（含*为必填项） 参数 说明
--sensors camera_encoded_1,pandar --number 10” 完成后在${HOME}/tmp/output目录查看运行结果文件： 父主题： 场景挖掘作业（数据标记）
查看或者下载日志。 导出 单击操作栏中的“更多 > 导出”，导出待发布区域的数据，具体请参考导出任务。 上传文件 本地数据集且状态为中断或初始化，单击“上传文件”上传文件。 版本管理。 图5 版本管理 表3 版本管理相关操作 功能 步骤 搜索版本 在搜索输入框中输入搜索条件，按回车键即可查询。
下： 每个传感器提取的数据保存在单独的文件夹，其中camera和lidar传感器提取的样本文件必须以时间戳命名。任务结束标志文件，_SUCEESS或_FAILURE分别代表任务成功或失败。opendata_to_platform.yaml文件以yaml格式记录该OpenData数据包的元数据，格式如下：
仿真镜像 仿真场景 仿真场景模块支持对单个仿真场景的增删改查操作。用户可根据场景类型，依据平台提示，上传符合要求的场景文件。场景创建完毕后，用户可选择在线仿真机器加载场景，通过仿真器内置算法检验场景质量。 仿真场景 仿真任务 仿真任务列表提供对仿真任务的管理功能，支持停止任务、删除任务、修改任务等操作。
本地调试 准备一个待处理的rosbag，如~/data/20220620.bag，一个示例Octopus_data_collections文件，如~/data/Octopus_data_collections.yaml运行如下命令（基于上述示例镜像）： docker run -v
/home/main/ros_to_dataset.py --topic pandar --type pcd” 完成后在${HOME}/tmp/output目录查看运行结果文件： 父主题： 数据提取作业（数据集）
# 按需安装用户APT环境；如果需要修改/etc/apt/sources.list可替换 COPY /path/to/sources.list /etc/apt/sources.list RUN apt-get install vim # 按需安装用户算法环境；如果需要修改~/
支持仿真器B内置的车辆和controller类型。生成文件会自动适配车辆信息。 name，initial_bm等车辆属性需要在仿真器的catalog列表中定义，不同仿真器的预定义的catalog内容有所不同，需要在撰写场景文件时确认使用的车型、controller名称在仿真器catalog中已经存在。
yaml 输出描述文件，详情见下文 |--- _SUCCESS 作业完成后输出的标识文件，内容可为空 |--- planning 以下各文件夹为resim算法输出内容，按
/path/to/algorithom # 按需安装用户APT环境。如果需要修改/etc/apt/sources.list可替换 COPY /path/to/sources.list /etc/apt/sources.list RUN apt-get install vim # 按需安装用户算法环境。如果需要修改~/
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