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OBS(对象存储) path 是 String 数据包路径，路径长度不超过255位 ak 是 String ak值，大写英文字母或数字，长度为20位 sk 是 String sk值，英文字母或数字，长度为40位 packages 是 Array of strings 数据包名列表，最多10个数据包
选择“存储数据”页签，选择单个或多个文件，单击“导出”。 图4 导出数据 单击“下一步”，选择数据目的地。 本地导出仅限单个对象，多个对象不允许选择。 单个通用存储的对象下载到浏览器的大小不能超过100M。 本地：下载至本地。 图5 下载至本地 OBS：下载至OBS桶中。 图6 下载至OBS 访问密钥：请输入访问密钥（AK）。
标注团队 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
时，对应Endpoint不同，可以从地区和终端节点中获取。 例如IAM服务在“华南-广州”区域的Endpoint为“iam.cn-south-1.myhuaweicloud.com”。 resource-path 资源路径，即API访问路径。从具体API的URI模块获取，例如“获
ller名称在仿真器catalog中已经存在。 name为必选项，initial_bm非必选项。 主车必须命名为Ego，否则仿真器B将无法识别。 例1：主车，指定initial_bm Ego_name: string = "Audi_A3_2009_black" Ego_controller:
数据详情。 数据详细包含了数据集ID、名称、描述的信息。 图1 数据详情 数据预览。 可根据需要选择不同版本，选择路径，预览数据。 图2 数据预览 预览点云数据时，支持放大、缩小、旋转点云图片。 图3 预览图片 待发布区。 图4 待发布区 表2 待发布区相关操作 功能 步骤 添加数据
简称OBS）存储原始Rosbag数据以及预处理后的视频、抽帧图片等数据，实现安全、高可靠和低成本的存储需求。OBS的更多信息请参见《对象存储服务控制台指南》。 表1 Octopus各环节与OBS的关系 功能 子任务 Octopus与OBS的关系 数据资产 地图管理 高精地图上传后存储在OBS中。 标定管理
Octopus服务在攻击场景下，具备告警能力及自我保护能力。 Octopus服务提供了业务异常行为感知能力。 Octopus服务具备遭受攻击时的风险控制和应急响应能力。例如快速识别恶意租户，恶意IP。 Octopus服务具备攻击流量停止后，快速恢复业务的能力。 云服务域名使用安全及租户内容安全策略 Octopus服务
在任务运行中，资源占用情况模块显示任务占用的CPU、内存、GPU显存利用率、占用率百分比的折线图。默认显示CPU占用情况折线图。 图12 资源占用情况 双击任一图例：显示全部资源占用折线图。 单击指定图例：只显示该图例折线图。 资源占用情况功能模块，需要用户在制作自定义镜像时安装psutil与pynvml，参考命令如下：
直接选择：单击“添加标签”，从场景标签中直接选择标签，也可新建标签。 多项搜索：可根据需要决定是否启用多项搜索，输入多个关键字，中间用“;”隔开，可搜索多个关键字。 图8 标签筛选 Json文件导入：单击“选择json文件”，可选择本地的json文件，直接导入标签。 图9 Json文件导入
旋转 旋转90° 旋转180° 旋转点云图像。长按图标或快捷键点云图像会一直旋转。 按照箭头所示方向分别旋转点云图像90度和180度。 顺转：1或左键图标 逆转：Alt+1或右键图标 顺转90°：2或左键图标 逆转90°：Alt+2或右键图标 旋转180°：3 从上至下依次是： 记录位置
repeated VehicleFrame vehicle_info = 1。 } Camera 采集的camera数据通过转换工具可以保存为”.jpg”图片数据。 Lidar 采集的点云数据通过转换工具可以保存为标准的pcd格式数据。 Gnss 对于卫星导航系统数据录制的消息格式，需遵循一定规
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标注团队 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
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├─图片1.jpg #已标注图片 ├─labels.json #图片1的所有标注信息 ├─子文件夹2 ├─图片2.jpg #已标注图片
实时评测和延时评测介绍 实时评测 图1 实时评测 实时评测的基本架构如上图所示，实时评测算法从仿真器和AD算法按帧接收数据，每接收一帧数据，就调用一次评测函数，在最后仿真结束时将评测结果写成评测pb文件。 实时评测的实现包括如下几个步骤： 代码内实现与仿真器的通信，实时接收仿真器
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。
ontent-type”。 对于获取用户Token接口，返回如图1所示的消息头。 其中“x-subject-token”就是需要获取的用户Token。有了Token之后，您就可以使用Token认证调用其他API。 图1 获取用户Token响应消息头 响应消息体 响应消息体通常以结
生成的2D图像详情页。 图5 2D图像详情 显示位置框：可选择是否显示位置框。 下载图片：鼠标悬停图片，可选择单张下载图片至本地。 删除图片：可选择单张或批量删除图片。 清理失效图片：如果有失效的图片，可选择单击右上角“清理失效图片”，清理失效图片。 终止模型生成2D图像 单击操
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