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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 启动命令： python3 /home/main/ros2opendata.py --lidar_calibration_id
如果您在宽限期内仍未续费服务资源，那么就会进入保留期，资源状态变为“已冻结”，针对已购买的服务、扩展资源、模型，允许访问、修改、删除其中的数据，不允许创建数据。 保留期到期后，如果服务资源仍未续费，那么服务资源以及其中的数据将被自动删除，无法恢复。 图1 包年/包月资源生命周期 父主题： 计费说明
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“
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
'-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
在数据总览页面可查看平台数据服务的统计数据，帮助用户快速了解各项数据关键指标和业务的健康情况。 进入总览数据页面： 登录Octopus服务平台，在左侧菜单栏中单击“数据资产 > 数据总览”。 图1 数据总览 表1 总览页面说明 序号 区域名称 说明 1 采集数据统计 平台数据量的统计信息，并图形化展现历史数据趋势。
ies：“可行驶区域,路沿,车道线,车位线”。 数据集：选择训练的数据集。最多支持选择5个数据集。数据集中的标注数据必须是八爪鱼格式的。 资源规格：选择训练使用的资源池和资源规格。当前仅支持ModelArt资源池的Vnt1、Ant8规格。 单击“确认”，下发模型微调任务。 模型微调任务相关操作
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中的数据安全可靠。 表1 表1 多种数据保护手段 数据保护手段 简要说明 传输加密（HTTPS） 支持HTTP和HTTPS两种传输协议，为保证数据传输的安全性，推荐您使用更加安全的HTTPS协议。 数据备份 支持设置数据库的备份和恢复，来保障数据的可靠性。 权限最小化
调用方法请参见如何调用API。 调用API时，需要用户网络可以访问公网。 同时Octopus自动驾驶云服务还提供多种编程语言的SDK供您使用，SDK的使用方法请参见SDK概述。 父主题： 使用前必读
配额说明 本服务应用的基础设施是对象存储服务。 关于如何查看配额，如何申请扩大配额，请参考关于配额。
车道保持（Lane Keeping）检测 车道保持检测的目的是判断主车在行驶过程中能否很好地沿车道中心线行驶。 车道保持检测分为两个指标： 偏移车道中心线距离检测 偏移车道中心线横摆角检测 偏移车道中心线距离检测是指主车的质心相对于车道中心线的垂直距离，当该偏移距离大于某一阈值时（本设计取0
在“仿真任务列表”，单击“运行”，创建仿真任务。 图1 创建任务 单击“确认”，仿真任务创建完成。 创建完毕的任务，在任务配置详情页的“仿真任务列表”可查看详情。也可在“仿真任务”页签查看详情。 任务配置相关操作 在任务配置详情页的“仿真任务列表”或“仿真任务”页签，可对仿真任务进行以下操作。 表1 任务配置相关操作
服务监控 此模块支持选择不同产品、监控项、时间段，查看API的总调用量、调用成功量、调用失败量。 在左侧菜单栏中单击“智驾模型服务”。 选择“服务监控”页签，按需求选择产品、监控项以及时间段。 界面以曲线图的形式显示API的总调用量、调用成功量、调用失败量。 图1 服务监控 父主题：
语义分割任务是指根据标注规范将待标注点云图像中出现的天空、道路、车辆等类标注物进行标注。 图1 语义分割点云标注任务 绘制对象 单击大规模3D语义分割任务，单击任意一帧，进入人工标注。 单击左侧标注工具栏，选择对应的标注工具。 选择对应的标注类别。 绘制标注物。 修改标注物。 将其他
在使用Octopus平台收集数据前，请仔细阅读本章节，确保上传数据格式符合平台要求，有助于用户更快速的完成数据收集以及数据格式转换。 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
junction_type junction（交叉口）类型，用于静态场景的junction场景 road_aids_type list ENUM_ROAD_AIDS_TYPE = ("DType-1", "DType-2", "PType") crossroad：十字路口 T-junction：丁字路口
说明 镜像 选择镜像以及镜像版本。 启动脚本路径 选择脚本的启动文件路径，文件路径为在脚本中的相对路径，当前只支持.py类型的启动文件。 标签 根据需要选择标签。 自定义属性 根据需要选择自定义属性。 标注物 选择合适的标注物。 单击“下一步”，系统自动跳至数据集列表页面，可在该
指示标志牌前行为（Mandatory Sign）检测 指示标志牌前行为检测的目的是判断主车在这些指示标志牌前的行为是否合理，本设计考虑的指示标志牌有： 左转指示牌 右转指示牌 直行指示牌 左转直行指示牌 右转直行指示牌 左转右转指示牌 靠左行驶指示牌 靠右行驶指示牌 当主车前端超过左转指示牌，
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