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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”。 勾选左侧目标标签后，右侧界面会显示左侧勾选的目标标签。 在筛选框中输入内容，查找目标标签。
Condition (1+) └─ Action 场景组成说明 场景文件的主体是一个场景剧本storyboard，用户需要在storyboard前先声明将会使用的路网RoadNetwork、参数Parameter，和实体Entities。然后在Storybo
one_way_junction单行线路口 单行线路口是指该路口的所有road均为单行线，比如一个普通的十字路口由8条road组成. 用途：创建junction城区路口的静态场景（地图） 参数：参数如下表. Parameter Type Mandatory Description
流水和明细账单”查看费用账单，以了解自动驾驶云服务某个产品在某个时间段的使用量和计费信息。 账单上报周期 包年/包月计费模式的资源完成支付后，会实时上报一条账单到计费系统进行结算。 按需计费模式的资源按照固定周期上报使用量到计费系统进行结算。按需计费模式产品根据使用量类型的不同，分为按小时、按天、按月三种周期进
访问用户的身份，通过SK对请求数据进行签名验证，用于确保请求的机密性、完整性和请求者身份的正确性。如何获取访问密钥AK/SK？ 对象存储目录* 建议对象存储目录选择包含“Rosbag包和与数据包同名yaml”文件夹的上一级目录。 数据包筛选* 数据包需包含符合平台要求的传感器数据
Sign）检测 警告类交通标志前行为检测的目的是判断主车在各种警告类标志前行为是否合理，主要包括两个方面的检测： 在警告类标志前车速是否太大 在警告类标志前是否有明显的加速行为 本设计认为当主车的车速大于或者加速度大于时，警告类标志前行为检测不通过。 该指标关联的内置可视化时间序列数据为：暂无。
单击“标注类型”，选择合适的标注物。 图3 修改标注类别 完善标注信息。 选择音频的性别和额外属性，填写音频的内容和讲话人角色信息。 图4 完善标注信息 性别：选择讲话人的性别。 内容：描述当前讲话的内容。 角色：判断当前讲话人的角色。 属性：选择音频的额外属性。 修改标注音频。
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 在服务控制台“总览”>“我的模型”区域，开通“场景识别”服务，具体操作步骤请参考开通我的模型和购买套餐包。
通行速率用于评价主车在场景中从起点到终点的效率，主车越快到达终点，则通行速率越高。 本设计取通行速率的默认阈值为0m/s，即如果主车平均速度小于等于0，则该指标不通过。 通行速率指标可有效避免主车一直不动，其他评测指标均通过，导致得分却很高的情况发生。 该指标关联的内置可视化时间序列数据为：speedX。
动触发“任务管理”中关联的仿真任务。 镜像管理 单击“仿真服务 > 算法管理”，单击指定算法名称。 在算法详情页，单击“创建镜像”，输入镜像版本。 图3 创建镜像 单击“确认”，镜像列表可查看创建完成的镜像。 删除镜像。 单击指定镜像名称后“操作”栏内的“删除”。删除该镜像。删除后不可恢复，请谨慎操作。
示例代码 以下为主程序文件ros2opendata.py中截取的代码片段，分别运行不同的功能，详见注释。 运行前准备： 解析点云消息： 解析gnss消息： 写opendata_to_platform.yaml文件： 父主题： Rosbag转OpenData作业（数据回放）
符。 Boot文件路径 输入标注脚本启动文件的路径，该路径为启动文件在脚本中的相对路径。 如果启动文件“xxx.py”位于脚本的一级目录下，则路径为“xxx.py”，文本框内只需输入“xxx”。 如果启动文件“xxx.py”位于脚本的二级目录下，则路径为“xxx/xxx.py”，文本框内只需输入“xxx/xxx”。
2.5D人车图片标注任务 2.5D人车图片标注任务相比于2D人车标注任务，由2D的矩形框转变为2.5D框，可以定位车辆车身的正面与侧面，辅助开发者辨别车辆的行驶方向。 绘制对象 单击2.5D图片标注任务，选择一张图片进入人工标注。 选择标注工具。 单击左侧工具栏2.5D标注工具（快捷键5，非小键盘）。
象区域的点)或负点（非目标对象区域的点）， 自动得到较优的多边形。具体步骤如下： 单击快捷键“4，非小键盘”，进入多边形绘制状态。 单击快捷键“z”键进入目标对象的交互式标注模式， 页面右上角出现“交互式分割已开启”字样。 在前景区域，通过鼠标左键单击正点(目标对象区域的点)，得到预测的多边形。
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。 判断主车停车后距离停止线是否合理时，
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芯片支持的可识别的文件，编译镜像模块支持对编译镜像的增加、查询、删除以及编辑。
描述 算子内容、用途等的简要描述，不包含“@#$%^&*< > \”，不得超过255个字符。 可见范围 支持私有或团队。 ● 私有：该模板只有创建者可操作，其他用户不可见。 ● 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。
200 表3 响应Body参数 参数 参数类型 描述 count Integer 列表中实例的数量。 next String 下一个分页的查询地址。 previous String 上一个分页的查询地址。 results Array of ScenarioListSrlz objects
可在搜索框中输入关键字，查找指定日志内容。 在日志服务页面中的日志列表部分详细展示了该训练任务包含的日志文件的大小以及最新写入时间。单击文件后的“查看”，算法训练的详细执行过程会在日志详情部分展示。用户也可在日志文件后的“操作”栏中，单击“下载”，即可将该日志文件下载到本地查看。
平台提供算法编辑器，在创建成功的算法名称后单击“在线编辑”，或单击算法详情页右上角的“算法编辑”，进入该算法的在线编辑页面。如图6 在线编辑算法，界面左侧显示的是该算法包内的所有算法文件，以目录树的形式展示，支持编程语言的渲染，支持MarkDown文件的实时双屏预览。 图6 在线编辑算法
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