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多模态检索通过大模型算法，对用户视频库进行特征提取，再通过多模态视频检索功能，检索出满足文本或者视频搜索条件的视频片段。 前提条件 在服务控制台“总览”>“我的模型”区域，开通“多模态检索”服务，具体操作步骤请参考开通我的模型和购买套餐包。 视频库配置 在左侧菜单栏中单击“智驾模型服务 > 多模态检索”。
标注镜像Dockerfile示例 一般情况下，引擎主要包含预标注算法或预审核算法运行所需要的基本依赖环境，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）：
编译版本：同一个源模型使用不同芯片编译，生成的结果为该模型的不同版本。 任务日志：任务运行过程中生成的日志信息，详情请查看编译任务日志查看下载。 资源占用情况：显示任务占用的CPU、内存、GPU及显存占用率百分比的折线图，详情请查看资源占用情况。 删除任务 单击操作栏的“删除”，删除单个任务。 勾
资源管理 集群纳管详情中展示集群的节点资源和资源规格分配情况。给节点增加标签，确认节点的用途，在资源规格中，给各个资源用途分配资源规格，支撑任务执行。资源不足时，用户需要单独购买扩展资源包。 用平台管理员账号登录Octopus平台。 在左侧菜单栏中单击“运维配置 > 集群纳管 ”。
据上云。下文介绍了通过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。
junction路口 用途：创建junction城区路口的静态场景（地图） 参数：参数如下表 Parameter Type Mandatory Description lane_num int yes 单方向车道数量。 bikeway bool yes 是否有自行车道。 sidewalk
AB类均匀权重评测分数计算实现（Equation） 本设计的评测分数旨在反映自动驾驶的安全性，因此计算过程中的评测分值分布为： A类：60分 B类：40分 具体实现公式为： 其中： : A类指标参与评测的总数目。 : A类指标未通过的数目。 : B类指标参与评测的总数目。 : B类指标未通过的数目。 父主题： 评测分数计算介绍
osi.proto中的SimData反序列化仿真pb中的内容。该步骤会得到一个SimData的内存对象，用户通过访问对象中的字段即可获取自己关注的数据。 SimData中包含仿真器输出的整个仿真过程数据，用户处理根据自身评测逻辑处理所有帧数据。 用户自定义的评测指标包含通过，不通过等结果，将该结果写入到eva
访问用户的身份，通过SK对请求数据进行签名验证，用于确保请求的机密性、完整性和请求者身份的正确性。如何获取访问密钥AK/SK？ 对象存储目录* 建议对象存储目录选择包含“Rosbag包和与数据包同名yaml”文件夹的上一级目录。 数据包筛选* 数据包需包含符合平台要求的传感器数据
概述 Octopus自动驾驶云服务是面向车企、研究所的全托管平台，帮助车企以及研究所快速开发自动驾驶产品。 您可以使用本文档提供的API对Octopus自动驾驶云服务平台进行相关操作，如创建、删除、变更等。支持的全部操作请参见API概览。 在调用Octopus自动驾驶云服务器AP
传感器标定 标定数据记录车辆本身以及车辆上传感器的配置信息，一个标定项对应一个传感器标定文件。Octopus标定文件需满足标准，平台会对上传的每个标定文件名、格式和类型做检查。 本地编写标定文件 当前支持车架配置以及传感器标定信息配置：车架配置、相机以及激光雷达。 以创建激光雷达
文本。具体参数请参考表2。 标注物描述 描述该标注物的主要作用，如标注对象、适用的标注场景等。 标注物额外属性 描述标注对象可能存在的特殊情况，如遮挡、截断等，支持自定义。 说明： 标注物的额外属性个数不超过25，每个额外属性的选项个数不超过25。 标注物维度 当标注形状选择“b
预审核操作指导 预审核的方式是使用审核模型，生成预审核作业，对标注任务进行审核，可快速得到标注任务的质量指标，通过报告展示预审核结果。 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。 单击子任务操作栏中的“更多 >
参数，这些参数都有一定的取值范围，根据这些参数可以派生出任意数量的具体场景。 逻辑场景库是不同逻辑场景的数据集合，以树状结构的形式表现出来，便于对逻辑场景进行统一的、有效的组织、管理和应用，比如当用户想系统管理和方便查看超车的逻辑场景，可以将所有超车相关的逻辑场景加入一个场景库中。
务将自动停止。在线服务的最晚停止时间为模型套餐包的最晚失效时间。模型套餐包的最晚失效时间，可以在“总览”界面，“我的模型”区域查看。 描述：输入在线服务的简要描述，不包含“@^\#$%&*<>'|"/`”，不得超过500个字符。 模型版本：选择模型微调后的迭代模型及版本。 单击“
Green Light）检测 绿灯通行检测的目的是判断主车在接近十字路口后， 如果是绿灯， 主车是否直接通行而没有停止。 另外，当交通灯由红灯变为绿灯后， 主车重新启动的时间是否太大。 本设计认为在绿灯状态下， 如果前方没有行人和引导车的情况下， 主车在停止线前20m范围内发生停车行为，
'-4', 5.0m, 0.0m)时，地图上必须有id为'0'的road，该road上必须有lane_id为 '-4'的lane，该lane至少有5.0m以上的长度。如果设置的初始位置找不到地图中的对应元素，将泛化出无效的场景。 绝对位置 m_odr: odr_point = map
构建镜像 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。 Dockerfile示例 FROM ros:noetic COPY ros_to_dataset.py /home/main/ # 算法启动示例：
Octopus包含数据资产、数据处理、标注服务、训练服务、仿真服务等功能模块，各模块采用统一的流程提供基础镜像。这些镜像会不定期更新升级，修复已知漏洞。 密码更新 建议定期更新密码，以提升账户的安全性。账户密码的复杂性需根据安全要求进行配置。 父主题： 安全
在线仿真：提供类似本地开发的体验，支持客户直接使用线上仿真器开发，并无痛对接云端的场景管理：包含加载、绘制、保存等操作。 算法管理：用于对接客户的上云算法，并支持算法的版本级管理，并可自动化触发关联的批量算法。 评测管理：支持内置评测配置和自定义评测镜像，对仿真任务中的算法展开评测。 场
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