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#该文本文件的所有标注信息 ├─ 文件夹2 ├─ text2.txt #文本文件 ├─ text2.json #该文本文件的所有标注信息 标注数据.json文件说明 数据集中必含“.json”文件,用于集合该文本文件的所有标注数据
规格需要平台管理员在纳管模型评测用途的任务作业集群后创建。 优先级:设定任务的优先级,数值取[-50,50]的整数,数字越大,优先级越高。 选择模型与数据集 图2 选择模型与数据集 选择模型:选择模型仓库和对应的模型版本,如果需要将模型对应的原始算法也挂载到用户评测容器中,可单击
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。 该
文件名称:该场景包含的所有场景文件信息。必须包含开放格式和实际上的公路网络在驾驶模拟应用程序中的描述标准(文件格式为“.xodr”)。可单击操作栏中的“下载”或“替换文件”,将文件下载本地或替换场景文件。 场景预览:根据场景文件的不同情况,场景预览会以不同的方式呈现。详见场景预览。
p,Traffic。 自动推荐标签的依据为:OpenSCENARIO元素到OpenLABEL标签体系元素的映射,主要为OpenSCENARIO的Environment和Entity字段到OpenLABEL的Weather和RoadUser标签树的映射。 图3 选择标签 Json文
#非必填,大小不限制,时长限制10min,命名大小不可超过128位,不可有特殊字符。 与数据包同名的yaml配置文件说明 数据包中必须含有与数据包同名的yaml配置文件主要包括车辆名称、传感器信息和标定ID等信息,详情参考如下: # 华为八爪鱼自动驾驶云服务数据采集说明
点云和感知回放区域 采集车辆采集的雷达数据,渲染后得到的点云图像,和随着采集车辆的行驶感知在采集车辆周围出现的其他物体,如其他车辆和行人等。目前可感知的物体类型请见感知物体类型。 4 视频回放信息 车辆摄像头采集的数据,经过脱敏处理生成的视频回放信息。支持视频的放大和缩小。 5 控制菜单项
仿真服务可以提供基于云资源的大规模并行仿真。仿真过程中,涉及资源配置与调度。合理配置任务的资源占用,可以尽可能地提高资源利用率,进而提高仿真测试并行度,增加算法测试的里程数。 获取并配置算法实际资源占用 创建仿真算法时,需要填写算法镜像占用的CPU以及内存。这个将影响批量仿真子任务的资源调度,在
CCE集群 Octopus平台依赖算子镜像内的/bin/bash、stdbuf、tee软件,请确保基础镜像内包含上述软件且能通过PATH找到。 一般情况下,训练与评测定义为同一个引擎,主要包括算法或评测脚本运行所需要的基本依赖环境。用户可使用命令行模式或Dockerfile模式进
拉丁超立方采样的目的是用较少的采样次数,来达到与多次蒙特卡洛采样相同的结果,并且涵盖更全面的边界点。 如下图所示,同样对于µ=0,δ=1的正态分布,可以利用更少的采样点得到相同的分布,并且不会产生明显的聚集现象,边界值也能更容易获取到。 图2 拉丁超立方采样 联合概率分布采样 联合概率分布采样假设连续
蒙特卡洛采样 拉丁超立方采样 拉丁超立方采样的目的是用较少的采样次数,来达到与多次蒙特卡洛采样相同的结果,并且涵盖更全面的边界点。 如下图所示,同样对于µ=0,δ=1的正态分布,可以利用更少的采样点得到相同的分布,并且不会产生明显的聚集现象,边界值也能更容易获取到。 图2 拉丁超立方采样 联合概率分布采样
智驾模型简介 通过与AI模型、大模型的结合,提供高精度自动标注能力,大幅度降低传统人工标注数据真值的成本。提供场景数据集生成能力,帮助自动驾驶模型训练快速扩充数据集,低成本获取难例数据集。提供多模态场景理解和检索能力,帮助客户在海量样本库快速、智能的分类和检索。 前提条件 开通相
FollowLeadVehicleEmergencyBrake 简述:主车Ego和正前方33.33m的头车lead_vehicle按照相同的初始速度匀速行驶,前车突然刹车,10000s后激活Ego的controller,40s后停止场景(激活时间与场景停止时间可修改)。 osc2.0场景 import standard
信息辅助系统激活用于评价算法是否按照预期激活以下六项功能: 倒车摄像头 环视摄像头 自动远光灯 驾驶员状态监测系统 抬头显示系统 夜视辅助系统 其实现逻辑与预警系统激活(Warning)检测、控制辅助系统激活(Control)检测一致。 父主题: 内置评测指标说明
规格需要平台管理员在纳管模型评测用途的任务作业集群后创建。 优先级:设定任务的优先级,数值取[-50,50]的整数,数字越大,优先级越高。 选择模型与数据集 图2 选择模型与数据集 选择模型:选择模型仓库和对应的模型版本,如果需要将模型对应的原始算法也挂载到用户评测容器中,可单击
Headway)检测 车头时距检测的目的是判断主车行驶过程中与其他交通车的车头时距是否台小。 车头时距是主车与引导车的相对距离除以主车的速度。 即使主车未发生碰撞, 当车头时距过小时(该阈值可用户自定义,本设计默认取2s), 发生碰撞的风险太大, 这样也是不合理的。 车头时距和碰撞时间两者都是描述碰撞风险大小的。
2.5D人车图片标注任务 2.5D人车图片标注任务相比于2D人车标注任务,由2D的矩形框转变为2.5D框,可以定位车辆车身的正面与侧面,辅助开发者辨别车辆的行驶方向。 绘制对象 单击2.5D图片标注任务,选择一张图片进入人工标注。 选择标注工具。 单击左侧工具栏2.5D标注工具(快捷键5,非小键盘)。
选择矩形图形工具(快捷键3,非小键盘)。 在标注列表中选择需要标注的类别(非必要,也可等标注完成后,右键修改类别)。 单击选择的第一个点,移动鼠标选择需要绘制的第二个,再次单击结束。 图2 选择绘制矩形框 绘制垂直线。 同选择矩形框工具方式与类别一致选择直线图形工具(快捷键2,非小键盘)。 长
当主车和发生碰撞的副车的夹角在或者内,并且副车位于主车后方,则认为发生被追尾碰撞。 当主车与副车的碰撞夹角在内时,则认为发生正面对碰。 当主车与副车的碰撞夹角在或者内时,则认为发生垂直角度碰撞。 当主车与副车的碰撞角度在或或或内时,则认为发生斜角侧碰。 该指标关联的内置可视化时间序列数据为:暂无。
点云抽帧。 点云 点云是一种由激光雷达收集到的数据类型,包含三维坐标、反射强度等信息,用来检测和识别车行道路上的物体。 雷达会在车辆行驶过程中不断收集点云数据来了解周围的环境,并利用点云数据所获得的环境信息帮助车辆定位,提高车辆定位的精度。 接管 接管是从自动驾驶系统转换为驾驶员