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--topic pandar --type pcd” 完成后在${HOME}/tmp/output目录查看运行结果文件： 父主题： 数据提取作业（数据集）
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。 增量数据集 将标注后的数据根据数据
示例代码 作业输入输出规范示例代码如下图所示： 父主题： 数据提取作业（数据集）
纳管中创建。 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。 数据类型：选择“数据包”。 选择数据：选择需要操作的数据包中的数据。 输出目录：选择可输出的通用存储的名称。 单击“创建”， 在任务管理页面可查看创建好的作业。 回放仿真作业相关操作 在“作业总览”页签，还可以完成以下操作。
团队：该模板当前工作空间下被授权的用户均可见。 运行镜像：可选择镜像仓库中已创建好的镜像。 镜像版本：选择镜像版本。 启动命令：请输入启动文件地址。 数据类型：此处只支持选择“数据脱敏”。对某些敏感信息通过脱敏规则进行数据的变形，实现敏感隐私数据的可靠保护。 单击“确认”，即可创建一个脱敏算子。
长度不超过64个字符。 选择数据：选择需要操作的数据包中的数据。 单击“创建”，即可创建一个脱敏作业。 脱敏作业更多操作 在“作业总览”页签，还可以完成以下操作。 表1 脱敏作业相关操作 任务 操作步骤 查看作业详情 单击操作栏中的“详情”，可查看作业的详情。 单击作业总览列表，操作栏中的“详情”。
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。 接管 接管是从自
需另外包含推理启动文件： customer_inference.py 仅当需要使用内置评测指标计算时需要添加推理启动文件，文件名称可自定义，将该文件置于模型目录下。 为了显示以上文件的使用流程，可参考如下图示： 模型文件基本要求 父主题： 模型管理
环境变量 数据集任务 数据集待筛选数据目录 OCTPS_DATASET_DIR 数据集筛选结果数据目录 TARGET_RESULT_DIR="/tmp/…/result/data" 数据集日志文件目录 TARGET_LOG_DIR="/tmp/…/log" 数据集待筛选数据文件目录
“标签”和“自定义属性”可经过数据处理产生，此外“标签”可在数据服务标签管理处创建，“自定义属性”也是在通用存储的自定义属性中创建。 界面右侧显示文件的可视化，支持图片类型和文本类型的数据的显示；支持点云类型的数据的显示、拖拽、三维旋转、缩放等效果；支持视频、音频类型的数据的播放、暂停、跳转、倍速调整、静音。
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
大客车 非机动车 自行车 添加标签 在左侧菜单栏中单击“数据资产 > 数据场景”。 单击页面右上角的“标签管理”，单击“新增分类”，输入分类名称，新建分类。 单击分类名称后的，输入标签路径名称，用户将新建一个标签路径。 单击分类后的，输入标签信息。 图1 标签信息 选择仿真标签，单击“选择标签”。
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_hard_mining.py /home/main/ # 算法启动示例:
验，打通孤岛工具链，以实车数据驱动算法迭代模型和仿真评价。Octopus分别提供以下功能： 数据服务 以数据为核心。 提供数据批导、源数据包、数据处理、数据缓存、数据集管理。 数据结构化：处理车载硬件平台上输出的传感器数据，详细统计各类传感器信息。 数据集治理：支持PB级海量存储。
平台为算子作业、内部作业和脱敏作业提供作业队列的功能，用户可在此查看任务队列，同时支持对任务优先级的调整。 其他租户的队列作业不允许操作。 在左侧菜单栏中单击“数据服务 > 数据处理”。 选择“作业队列”页签，可根据作业类型（算子作业或内部作业）查看作业。 图1 作业队列 数据处理作业队列相关操作 在“作业队列”页签，还可以进行以下操作。
作业队列 平台为脱敏作业提供作业队列的功能，用户可在此查看任务队列，同时支持对任务优先级的调整。 其他租户的队列作业不允许操作。 在左侧菜单栏中单击“数据合规”。 选择“数据脱敏 > 作业队列”页签，可查看作业。 图1 作业队列 父主题： 数据脱敏
算子示例 Rosbag转OpenData作业（数据回放） 场景挖掘作业（数据标记） 数据提取作业（数据集） Resim作业（回放仿真） 父主题： 数据处理
在地图管理中上传的高精地图数据，可用于数据回放、仿真场景等。平台支持OpenDRIVE格式的地图文件。 上传地图数据包 在左侧菜单栏中，单击“数据资产 > 地图管理”。 单击界面右侧“上传”。 图1 上传地图数据包 添加文件：选择本地“.xodr”格式文件，支持上传不超过20M的文件。
27487182617188 y: 486.55096435546875 theta: 0.0023324606008827686 kappa: -0.0017824547830969095 } trajectory_points { x: -151.21182250976562
示例代码 作业输入输出规范示例代码如下图所示： 代码文件命名为ros_hard_mining.py。 父主题： 场景挖掘作业（数据标记）
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