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Octopus基础功能架构图 图2 Octopus高级功能架构图 产品优势 一站式 开箱即用，全托管的自动驾驶云服务，用户无需从零搭建一套复杂的自动驾驶大数据平台、AI平台、仿真平台、标注平台等多个工具平台，只需聚焦于核心价值（自动驾驶算法、标注数据、仿真场景），快速开展自动驾驶业务，跟上瞬息多变的市场节奏。
的用途标签即可调度使用。 octopus计算型CPU(64u128g)专属实例 AI处理节点 octopus计算型GPU(ant0324g24u96g)专属实例 需要增加集群节点的数量时，可以购买AI处理节点增加节点实例，业务不会中断。购买成功后查看资源节点配额，给新购买的节点打上对应的用途标签即可调度使用。
DATA_CONVERSION(数据转换) ANNOTATION_AI(预标注) ANNOTATION_INSPECTION(预审核) TRAINING_TRAIN(训练/评测) TRAINING_COMPILE(模型编译) TRAINING_DEV(开发环境) TRAINING_NOTEBOOK(Notebook)
自定义属性 数据处理只能识别带有标签的文件数据，进入通用存储后，用户可以给通用存储中的文件添加key-value映射关系的自定义属性。 创建自定义属性 在左侧菜单栏中，单击“数据资产 > 通用存储 ”。 选择“自定义属性”页签，单击“创建自定义属性”，填写基本信息。 单击“确认”，自定义属性列表可查看新建自定义属性。
每个传感器提取的数据保存在单独的文件夹，其中camera和lidar传感器提取的样本文件必须以时间戳命名。任务结束标志文件，_SUCEESS或_FAILURE分别代表任务成功或失败。opendata_to_platform.yaml文件以yaml格式记录该OpenData数据包的元数据，格式如下：
meta_info RespMetaInfo object 元数据 表4 DataPackageInfoPayload 参数 参数类型 描述 item DataPackageDetail object 数据包详细信息 表5 DataPackageDetail 参数 参数类型 描述 id
数据合规简介 数据合规服务是自动驾驶云服务为用户提供数据硬盘递送、数据监管服务。 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？
DATA_CONVERSION(数据转换) ANNOTATION_AI(预标注) ANNOTATION_INSPECTION(预审核) TRAINING_TRAIN(训练/评测) TRAINING_COMPILE(模型编译) TRAINING_DEV(开发环境) TRAINING_NOTEBOOK(Notebook)
场景挖掘 平台支持基于内置场景挖掘算法和场景识别大模型挖掘的能力，对数据包进行场景挖掘。具体操作步骤如下： 在左侧菜单栏中，选择“数据资产 > 源数据包”。 选择“数据包”页签，执行场景挖掘。 勾选需要内置场景挖掘的数据包，单击“场景挖掘”。 单击操作栏中的“详情”，进入数据包详情，单击“场景挖掘”。
在图片界面单击左侧工具栏“补框”，绘制2D框，此时右侧标注列表只展示关联对象的标注物。键盘按键“ESC”退出绘制状态，右侧标注列表展示所有的标注物。 在点云界面单击左侧工具栏“AI标注”（快捷键b），框选3D，此时右侧标注列表只展示关联对象的标注物。双击空白处退出绘制状态，右侧标注列表展示所有的标注物。 双击3D框，打开三视图。
meta_info RespMetaInfo object 元数据 表4 DataCollectionInfoPayload 参数 参数类型 描述 item DataCollectionDetail object 收集任务详情明细 表5 DataCollectionDetail 参数 参数类型 描述
通用处理节点 octopus计算型CPU(16u32g)专属实例 增强计算性能，产生的费用。 octopus计算型CPU(64u128g)专属实例 AI处理节点 octopus计算型GPU(ant0324g24u96g)专属实例 octopus.hp.s2 octopus计算型NPU(x8
Dockerfile示例。 FROM ros:noetic COPY ros_hard_mining.py /home/main/ # 算法启动示例: # python3 /home/main/ros_hard_mining.py --tags tag1,tag2 --time_range 1673231275000
Dockerfile示例。 FROM ros:noetic COPY ros_to_dataset.py /home/main/ # 算法启动示例： # python3 /home/main/ros_to_dataset.py --topic pandar --type pcd RUN apt
torcycle，VehicleTrailer，VehicleTruck，VehicleVan，HumanWheelchairUser，RoadUserAnimal，HumanPedestrian，WeatherWind，WeatherRain，WeatherSnow，MotionStop，Traffic。
payload FileDataInfoPayload object 实际返回信息 meta_info MetaInfo object 元数据 表6 FileDataInfoPayload 参数 参数类型 描述 list Array of FileDataInfo objects 数据仓库的数据列表
payload DataJobDetailPayload object 实际返回信息 meta_info RespMetaInfo object 元数据 表4 DataJobDetailPayload 参数 参数类型 描述 item DataJobDetailVo object 作业详情
torcycle，VehicleTrailer，VehicleTruck，VehicleVan，HumanWheelchairUser，RoadUserAnimal，HumanPedestrian，WeatherWind，WeatherRain，WeatherSnow，MotionStop，Traffic。
种子地图的逻辑场景样例（仿真器B） 配合静态场景的种子场景，在本节提供了对应的适配仿真器B的逻辑场景样例。 straight merge split junction 父主题： 动静态配套样例
octopus createTrainAlgorithm 更新训练算法信息 octopus updateTrainAlgorithm 删除训练算法 octopus deleteTrainAlgorithm 删除训练算法文件 octopus deleteTrainAlgorithmFile
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