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红灯前行为（Run Red Light）检测 红灯前行为检测的目的是判断主车在遇到红灯时能否在停止线前停车， 并且与停止线的距离保持在合理的范围。 判断能否在停止线前停车是指当主车前端超出停止线后， 主车速度大于零时， 则主车没能在停止线前停车。 这要排除主车在非箭头红绿灯右转的情况。
1_codeX_codeY_codeZ_codeX_codeY_codeZ.tiff |--- ... 父主题： 3D预标注车道线检测
限速标志牌前限速（Speed Limit Sign）检测 限速标志牌前限速检测的目的是判断主车在行驶过程中遇到限速标志牌时， 速度是否符合要求。 限速标志牌分为最高限速和最低限速两种。 最高限速是指主车速度不能高于对应的限速数值， 并且不能低于最高限速的75%。 最低限速是指主车速度不能低于对应的限速数值。
当满足该条件后， 如果主车没有进行转向避让和减速避让， 则对应的检测不通过。 减速避让检测不通过是指主车的加速度大于0。 其中转向避让检测考虑到中国是靠右行驶， 在设计该类测试场景时， 对向车会是在主车的左侧。 转向避让检测不通过是指主车没有向右边转向。 该指标关联的内置可视化时间序列数据为：暂无。
包含合规室管理、数据流监管、账号管理、权限管理、日志审计服务能力。支持对上传合规服务的数据包进行脱敏处理，提供合规脱敏能力，支持将数据包中人脸、车牌、点云脱敏。支持用户使用合规服务创建脱敏算子、下发脱敏任务。 在使用数据合规服务之前，需要先购买合规服务和数据服务。如何购买服务？
志前， 当检测到主车的车头越过标志牌并且标志牌的对主车起作用时， 该类标志前的行为检测不通过。 对于限制高度、限制宽度、限制高度等禁止标志牌， 在满足上述触发条件的情况下， 并且主车的对应度量值（如高度、宽度、重量）大于标志牌禁止的数值， 则主车在该类标志牌前的行为检测不通过。
性。本章主要阐述Octopus服务受入侵的检测响应能力、防抖动的能力、域名合理使用、内容安全检测等能力。 安全防护套件覆盖和使用堡垒机，增强入侵检测和防御能力 Octopus服务部署主机层、应用层、网络层和数据层的安全防护套件。及时检测主机层、应用层、网络层和数据层的安全入侵行为。
单击右上角的“添加文件”。 完成文件上传信息。 目标检测 图1 文件上传 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 图2 文件上传 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
用户在云上以类似操作远程桌面方式操作图形化界面的仿真软件的在线仿真服务，基于OpenSCENARIO等标准格式的仿真场景管理。泛化大量仿真场景，规控算法工程管理，多场景并行高速运行的批量仿真服务。用户可通过仿真服务完成在线仿真、仿真场景，创建仿真评测任务等。仿真服务开发流程如下。
实车测试成本高，危险系数高，提供并行仿真能力，能够利用云端资源快速回归仿真场景，提供上千个并行仿真节点，完成日行百万公里虚拟里程。 合规性 脱敏算子对数据包进行脱敏处理（包括人脸、车牌、gnss高程），保证用户数据上传的合规性，避免个人隐私泄露，保护用户的数据信息和财产安全。 昇腾云助力 昇腾云具有稳定安全的底层算
使用个人数据的目的以及安全保护措施 路采数据导入平台转换为平台支持的opendata格式 用于数据转换，标注，训练，仿真服务 对数据包中的人脸、车牌、点云、高程进行脱敏 个人数据的存留期限与存留策略 用户自行决定存留期限和策略。 用户自行决定存留期限和策略。 合规数据推送到数据服务后，会将源数据删除。
类别：可选择“内置”或“用户”，选择相对应的类别。 选择“内置”，支持“分类”、“2D目标检测”、“3D目标检测”、“2D目标追踪”、“3D目标追踪”“2D语义分割”、“3D语义分割”、“车道线检测”八个类别。 选择“用户”，则不允许选择内置评测项，仅可使用用户自定义评测。 资源规格
实车测试成本高，危险系数高，提供并行仿真能力，能够利用云端资源快速回归仿真场景，提供上千个并行仿真节点，完成日行百万公里虚拟里程。 合规性 脱敏算子对数据包进行脱敏处理（包括人脸、车牌、gnss高程），保证用户数据上传的合规性，避免个人隐私泄露，保护用户的数据信息和财产安全。 昇腾云助力 昇腾云具有稳定安全的底层算
自定义算法。 训练算法 模型评测 在机器学习中，通常需要使用一定的方法和标准，来评测一个模型的预测精确度，用于衡量一个模型及其标注结果的可信度。自动驾驶领域的模型多用于目标检测，如识别并标注出图像中车辆、行人、可行区域等对象。 模型评测 编译镜像 编译镜像可以将训练模型转换为特定
模型评测 在机器学习中，通常需要使用一定的方法和标准，来评测一个模型的预测精确度。自动驾驶领域通常涉及目标检测、语义分割、车道线检测等类别，如识别车辆、行人、可行区域等对象。 评测脚本 评测任务 任务队列 评测对比 模型数据集支持 父主题： 训练服务
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，只关注失败指标个数占总指标的比例。 具体实现公式为：
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，然后用2D图像检测来识别物体类别。通过3D/2D的融合，可以弥补各自模态的不足，扬长避短，提升目标检测的整体精度。在当前3D检测的基础上，通过2D cross-check提升3D检测类别的精度提升。 前提条件 在
以关注该仿真场景的得分，以及是否通过评测指标的检测。仿真任务得分大于等于60分为及格。 回放场景。 场景已运行成功且创建任务时选择录制所有场景，则支持回放场景。仿真场景在操作栏单击“回放”，选择进行3D回放或一台空闲状态的机器进行在线仿真回放。 历史结果对比：平台支持多个历史结果
以关注该仿真场景的得分，以及是否通过评测指标的检测。仿真任务得分大于等于60分为及格。 回放场景。 场景已运行成功且创建任务时选择录制所有场景，则支持回放场景。仿真场景在操作栏单击“回放”，选择进行3D回放或一台空闲状态的机器进行在线仿真回放。 历史结果对比：平台支持多个历史结果
Octopus仿真服务提供在线仿真和批量仿真功能，支持多种功能操作，包括用户在云上以类似操作远程桌面方式操作图形化界面的仿真软件。基于OpenSCENARIO等标准格式的仿真场景管理。泛化大量仿真场景。规控算法工程管理。多场景并行高速运行和仿真报告查看等。用户可通过仿真服务完成在线仿真，仿真场
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