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场景回放 仿真器回放 3D回放 父主题： 并行仿真
负责完成该项目的标注团队。团队需提前在创建团队中创建完毕。 预计总量 预计项目内所有任务的总量，即图片、3D点云、音频文件或文本总帧数。 数据类型 标注任务的数据类型。当前支持图片、3D点云、音频和文本四种类型。不同数据类型支持的文件格式请参见表2。 项目任务流程 除交付节点为必选之外 ，可自由选择其他任务流程节点。
单轨迹数据长度建议不超过2km，且点云不超过2000帧。 点云采集频率10Hz或以上，GNSS和IMU等传感器采集频率建议100Hz或以上。 单击“确认”创建任务。 （可选）创建成功后在SLAM构图任务列表页可以进行以下操作。 查看任务详情：单击任务名称，可查看SLAM构图任务基本信息及点云地图构建结果。
） FROM {基础镜像} # 设置工作目录【可选】默认为ROOT，用户可修改USER及PATH WORKDIR /root/workspace # 安装用户APT环境。如果需要修改/etc/apt/sources.list可替换 COPY /path/to/sources
output_dir=/tmp/output --env rosbag_path=/tmp/data/20220620.bag --env tmp_dir=/tmp/workspace ros-to-dataset:0.1 /bin/sh -c “python3 /home/main/ros_to_dataset.py
据类型，Octopus将抽帧任务分为图片抽帧和点云抽帧。 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。
├─点云1.pcd #已标注点云 ├─图片1.jpg #点云1对应的同时刻图片 ├─labels.json #点云1的所有标注信息
#该数据集所有标注物信息 导出的数据集文件目录结构（点云标注类型） ├─{数据集名称}_{时间戳} ├─ data ├─帧目录名称1 ├─点云名称1.pcd #对应的已标注点云 ├─图片名称1
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 project: '项目名称' module: '感知' cardrive: collect_time:
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 project: '项目名称' module: '感知' cardrive: collect_time:
开通合规脱敏服务 在使用数据合规脱敏能力之前，需先开通合规脱敏服务。合规脱敏支持人脸，车牌，点云，GNSS，高程脱敏能力。开通合规脱敏服务后，会根据处理脱敏数据量按需计费，您可以在费用中心查询费用账单。 开通服务 登录Octopus服务平台，在左侧菜单栏中单击“总览”。 单击按需
目标检测 预标注功能：此处选择“目标检测”。 添加文件：上传本地点云文件。只能选择PCD点云文件，文件大小不能超过7MB。 目标分割 预标注功能：此处选择“目标分割”。 添加文件：上传本地点云文件。只能选择PCD点云文件，文件大小不能超过2MB。 单击“确认”，生成相关返回值。3D
从上至下依次是： 记录位置 返回记录位置 复位 点云角度保持原状 通过单击“记录位置”记录当前点云的视角，调整视角后可通过单击“返回记录位置”，回到记录视角。 复位：回到初始点云视角。 点云角度保持原状：开启后，双击打开三视图不会改变点云视角。 记录位置：R 返回记录位置：Shift+R
形框的点修改。 点云标注框的修改，双击点云标注框后，在标注界面右侧出现该标注对象的三视图，根据图像判断标注对象的位置和状态，在三视图中拖拉标注框顶点修改。 联合标注。联合标注分为点云标注以及2d矩形框标注。2d标注与人车标注修改标注框方式一致。 联合标注和点云标注还需添加锚点。单
过64个字符。 任务类型：选择任务类型。分为“目标检测”和“目标追踪”。 目标检测：对采集的点云数据，预测每帧点云数据中物体的框及类别。 目标追踪：对采集的连续帧点云数据，预测每帧点云数据中物体的框、类别、追踪ID， 前后帧中的同一个物体，追踪ID保持一致。 输入路径：选择OBS
${HOME}/tmp/output:/tmp/output --env output_dir=/tmp/output --env tmp_dir=/tmp/workspace ros-hard-mining:0.1 /bin/sh -c “python3 /home/main/ros_hard_mining
培训系统 已交付的子任务，可以转化为培训题库或考试题库，当项目包关联了培训题库或考试题库时，标注员、审核员可通过系统进行培训或考试。 图1 培训考试 培训系统支持题库管理、培训数据统计、正式数据一键转换为培训题目、培训题中可进行结果查看、可和培训员标注结果进行比对。 新增培训题库
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
通过用户自定义算子对Rosbag数据包进行处理，最终将原始数据结构化，解析出各种不同传感器详细数据，如摄像头录制的图像数据、雷达的点云数据、车辆行驶轨迹等。生成的图片可以直接用于标注。 标注数据 对于图片和点云数据，可以通过自动或人工的方式，标注图像中特定物体。标注后的图片和点云图片可用于模型训练，高质量的标注数据有利于模型精准度提升，并持续迭代。
标注团队 负责完成该项目的标注团队。团队需提前创建完毕。 预计总量 预计项目内所有任务的总量，即图片、3D点云、音频文件或文本总帧数。 数据类型 标注任务的数据类型。当前支持图片、3D点云、音频和文本四种类型。不同数据类型支持的文件格式请参见表2。 项目任务流程 除交付节点为必选之外 ，可自由选择其他任务流程节点。
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