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开通我的模型和购买套餐包 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
上传数据格式 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，有助于用户更快速地完成数据收集以及数据格式转换。 上传数据格式：单包上传大小小于200GB。 转换后数据格式：OpenData格式。 使用场景 Octopus平台接收数据包（数据包至少需在一层文件夹内
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。
转换后数据格式 Octopus平台支持将上传的Rosbag格式转换为OpenData格式。 数据类型 Octopus平台对数据有以下要求： 数据类型：包括各传感器数据、车辆数据、目标推理数据、自车坐标姿态以及标签记录数据等。 数据格式：Octopus OpenData格式。其中相机采集数据文件后缀为
4D分割预标注 4D分割预标注支持对大点云输入文件进行标注。支持的3D预标注类别如下： Pedestrian（行人）、Bicycle（自行车）、Motorcycle（摩托车）、Truck（卡车）、Bus（公交车）、Car（小汽车）、Trailer（拖车）、Construction
Tiff强度拉伸 点云强度值会影响车道线和路面标识检测结果，对于不同的点云数据，需要进行不同强度值的拉伸，以达到更好的检测效果。 本章节介绍如何创建Tiff强度拉伸任务，并调整任务的强度值。仅任务状态为“执行成功”的任务支持调整强度值。 创建Tiff强度拉伸任务 在服务控制台“总览
Struct struct类型，又称结构类型，是一种由简单类型（例如int、float、string类型，scalar类型，简单的struct类型等）构建的复杂类型，一般用于表示抽象的道路结构，与地图文件中的具体的道路结构建立关联。osc2.0支持的struct类型有：odr_point
转换后数据格式 Octopus平台支持将上传的Rosbag格式转换为OpenData格式。 数据类型 Octopus平台对数据有以下要求： 数据类型：包括各传感器数据、车辆数据、目标推理数据、自车坐标姿态以及标签记录数据等。 数据格式：Octopus OpenData格式。其中相机采集数据文件后缀为
C类均匀权重评分（Average）方案 当用户选择该评分方案时，就不需要设置评测指标的重要度，各个指标按均匀权重进行扣分。 C类均匀权重评分原则（Principle） 各指标得分权重相同。 C类均匀权重评测分数计算实现（Equation） 此方案下总分为100分，在计算得分时不考虑指标重要度
3D多帧预标注 3D多帧预标注当前支持多帧检测和连续帧检测两种标注功能。支持的3D预标注类别为：行人、自行车、摩托车、卡车、公交车、小汽车。 创建3D多帧预标注任务步骤 在服务控制台“总览 > 我的模型”区域，开通“预标注”服务，具体操作步骤请参考开通我的模型和购买套餐包。 在左侧菜单栏中选择
音频标注数据集文件说明 OCTOPUS格式文件基本要求（音频标注） 上传的OCTOPUS格式数据集需包含以下文件（以mp3格式为例）。音频文件支持的格式包含：wav、mp3、flac、m4a。 . ├─ 文件夹1 ├─ audio1.mp3 #音频文件
动作（Actions） 用户首先使用初始动作InitActions来初始化实体entities，接着使用其他动作Actions展开实体entities的场景故事story。 初始动作（assign_init_speed） 动作主体：车辆vehicle或行人pedestrian 。
静态场景样例 下文提供keep创建和create创建两种写法。 声明所有要泛化的变量，即为本例中第2-4行。 关键字merge说明是匝道合流的种子场景，即为本例中的第6行。 明确本场景中所有参数的具体值，即为本例中的第7行到最后。 scenario HighwayMerge:
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，300s
2D3D融合预标注 自动驾驶传感器中，各个模态有各自的优势和劣势。比如相机模态对visual appearance的感知更为准确，激光雷达模态对距离感知更为有效。然后当LiDAR扫描线数过低时，经常无法甄别物体的类型，但是此时如果能结合LiDAR扫描和2D图像检测，则可以由3D扫描确定目标大致位置
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
Enum Lists side_left_right 用于修饰器lane。 side_left_right list ENUM_SIDE_LEFT_RIGHT = ("left", "right") left：在车道的左侧 right：在车道的右侧 distance_direction
Scalar Units Units单位详解： speed units SPEED_UNIT = { "meter_per_second": 1.0, "mps": 1.0, "kilometer_per_hour": 0.277777778, "kmph
3D车道线检测 上传融合点云、车辆轨迹、坐标偏移等数据，利用AI模型提取车道线和路面标识元素并整理融合输出完整线面矢量元素 。 创建3D预标注车道线检测任务 在服务控制台“总览 > 我的模型”区域，开通“3D预标注车道线检测”服务。 在左侧菜单栏中选择“智驾模型服务 > 3D预标注车道线检测
点云标注数据集文件说明 OCTOPUS格式文件基本要求（点云标注） 上传的OCTOPUS格式数据集需包含以下文件。 . ├─ 文件夹1 ├─ 点云1.pcd #点云文件 ├─ 图片1.jpg #该点云图像对应的已标注图片
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