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road_aids_type 匝道类型，用于静态场景的split场景和merge场景。 road_aids_type list ENUM_ROAD_AIDS_TYPE = ("DType-1", "DType-2", "PType") DType-1（直接式1）： DType-1
sidewalk: bool = [true, false] main_speed: speed = 60kph road_length: length = [550m, 600m] straight_1: straight with: keep(it.lane_width
e（摩托车）、Truck（卡车）、Bus（公交车）、Car（小汽车）、Trailer（拖车）、Construction vehicle（工程车）、Drivable surface（可行驶路面）、Terrain（地带）、Sidewalk（人行道）、Vegetation（草木）、Other
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”。
false) keep(it.main_speed == 60kph) keep(it.road_length == 500m) create创建 my_straight: straight = scenery.create_straight(lane_width: 3m
e（摩托车）、Truck（卡车）、Bus（公交车）、Car（小汽车）、Trailer（拖车）、Construction vehicle（工程车）、Drivable surface（可行驶路面）、Terrain（地带）、Sidewalk（人行道）、Vegetation（草木）、Other
智驾模型简介 通过与AI模型、大模型的结合，提供高精度自动标注能力，大幅度降低传统人工标注数据真值的成本。提供场景数据集生成能力，帮助自动驾驶模型训练快速扩充数据集，低成本获取难例数据集。提供多模态场景理解和检索能力，帮助客户在海量样本库快速、智能的分类和检索。 智驾模型授权操作步骤
Length Required 服务器无法处理客户端发送的不带Content-Length的请求信息。 412 Precondition Failed 未满足前提条件，服务器未满足请求者在请求中设置的其中一个前提条件。 413 Request Entity Too Large 由于
场景组成 静态场景提供了4个种子场景，静态场景的生成和泛化都基于这些种子场景。 四个种子场景分别为： straight城区直行 merge匝道合流 split匝道分流 junction路口 父主题： 静态场景（地图）
end = time.time() process.wait() print("training time:" + str(end - start)) message = process.returncode print("training message:" + str(message))
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
和触发条件（acceleration）。如果不满足等待时长或触发条件，后续动作将无法执行。 使用wait来设定触发条件condition时，必须在serial下执行，否则wait无效。 触发条件（elapsed） 使用wait elapsed(time)的方式设定等待时间，不返回值。 使用方法：经过设定的等待时间后，触发动作。
name == "Saimo") keep(it.initial_bm == "默认驾驶员") 例4(仿真器B)：非主车，不指定initial_bm cut_in_vehicle: vehicle with: keep(it.name == "Saimo") 行人（Pedestrian）
4m] main_speed: speed = 120kph ramp_speed: speed = 60kph ramp_length: length = [300m..350m] road_aids_type: road_aids_type =
ramp_length: length = [200m..300m] main_speed: speed = 120kph ramp_speed: speed = 60kph road_aids_type: road_aids_type = ["DType-1", "DType-2"
镜像版本：下拉选择镜像版本。 运行命令：输入镜像的运行命令，具体命令根据镜像启动脚本确定。示例命令如：bash start.sh，python main.py等。 运行命令需满足以下条件： 不能为空。 必须是满足ASCII码的字符串。 不能包含特殊字符\@#$%^&*<>。 不能超过255个字符。
DESENSITIZATION_SUCCESS(脱敏完成) DESENSITIZATION_FAILED(脱敏失败) NOT_RECYCLED(未回收) RECYCLED(待处理) DELETING(删除中) FAILED(删除失败) DELETED(已删除) id 否 String 模糊查询：数据包ID
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
内置评测指标简介 评测算法从驾驶安全性，合规性，智能性，舒适性维度对自动驾驶系统进行全面评价。评测指标的pass/fail标准比较复杂，需要对一些评测函数的细节进行介绍。 point_type：是一个PointType的枚举类型，表示该子类指标发生特殊状态（一般是指发生异常）时的
DATA_DESENSITIZATION(数据脱敏) TRAINING_TRAIN(训练任务) TRAINING_EVALUATE(模型评测) TRAINING_COMPILE(模型编译) ANNOTATION_MANUAL(人工标注) ANNOTATION_AI(预标注) ANNOTATION_SEGMENTATION(交互式分割)
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