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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”。
编译任务 训练产生的模型版本，不可直接被车载芯片识别，需要经过编译工具，将训练产生的模型编译成车载芯片识别的模型。 在左侧菜单栏中选择“训练服务 > 编译管理”。 选择“编译任务”页签，单击“新建编译任务”，填写如下信息。 表1 新建编译任务 参数 描述 名称 设置编译任务名称，
多模态检索 多模态检索通过大模型算法，对用户视频库进行特征提取，再通过多模态视频检索功能，检索出满足文本或者视频搜索条件的视频片段。 视频库配置 当前一个用户只支持配置一个视频库。 在服务控制台“总览 > 我的模型”区域，开通“多模态检索”服务。 在左侧菜单栏中单击“智驾模型服务
返回结果 请求发送以后，您会收到响应，包含状态码、响应消息头和消息体。 状态码 状态码是一组从1xx到5xx的数字代码，状态码表示了请求响应的状态，完整的状态码列表请参见状态码。 对于获取用户Token接口，如果调用后返回状态码为“201”，则表示请求成功。 响应消息头 对应请求
基本概念 抽帧 抽帧是将解压后的数据包，抽出单幅画面，生成图片数据或者视频数据。 自动驾驶汽车在进行测试时会产生大量数据，车企需要对这些数据高效处理与分析，因此在进行自动驾驶研究时需要对这些原始数据有选择性、针对性地进行提取和分析，抽帧便是一种筛选数据的方式。针对数据类型，Oct
采样方式介绍 蒙特卡洛采样 蒙特卡洛采样是一种简单的随机抽样，根据概率分布进行采样，如对样本服从µ=0，δ=1的正态分布，通过蒙特卡洛采样进行采样，采样得到的点能满足正态分布要求，如下图所示，采样得到的点会集中µ=0附近，要想采样得到更边界的点，需要进行大量采样。 图1 蒙特卡洛采样
3D预标注 3D预标注当前支持目标检测和目标分割两种标注功能。支持的3D预标注类别如下： 目标检测：行人、自行车、摩托车、卡车、公交车、小汽车。 目标分割：Pedestrian（行人）、Bicycle（自行车）、Motorcycle（摩托车）、Truck（卡车）、Bus（公交车）
创建对象存储服务 Octopus云服务使用对象存储服务（Object Storage Service，简称OBS）进行数据存储以及模型的备份和快照，实现安全、高可靠和低成本的存储需求。因此，建议您在使用Octopus云服务之前先创建一个OBS桶，然后在OBS桶中创建文件夹用于存放数据。
舒适性评测指标 减速度（Deceleration）检测 减速度检测的目的是： 判断主车在整个行驶过程中制动减速度是否超过对应的舒适性阈值。 本设计的减速度的默认阈值为3。 加速度变化率（Jerk）检测 加速度变化率是加速度对时间的导数。 加速度变化率也被称为冲击度，冲击度反映了驾驶员的瞬态冲击体验。
安全性评测指标 碰撞（Collision）检测 碰撞检测的目的是判断主车是否与其它交通参与物发生碰撞。 在进行碰撞检测时，根据与主车碰撞的物体类型的不同对碰撞类型进行细分。 具体分为： 车的车碰撞检测 追尾检测 被追尾检测 正面对碰检测 垂直角度碰撞检测 斜角侧碰检测 车人碰撞检测
与其他服务的关系 统一身份认证服务IAM Octopus使用统一身份认证服务（Identity and Access Management，简称IAM）实现认证功能。IAM的更多信息请参见《统一身份认证服务用户指南》。 对象存储服务OBS 对象存储服务（Object Storage
动作（Actions） 用户首先使用初始动作InitActions来初始化实体entities，接着使用其他动作Actions展开实体entities的场景故事story。 初始动作（assign_init_speed） 动作主体：车辆vehicle或行人pedestrian 。
split匝道分流 用途：创建split高速匝道合流的静态场景（地图） 参数：参数如下表 表1 split参数 Parameter Type Mandatory Description lane_width length yes 每个车道宽度 left_lane_num int yes
获取数据片段列表 功能介绍 获取数据片段列表 URI GET /v1.0/{project_id}/data/episodes 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id 是 String 项目id，获取方法请参见获取项目ID 表2 Query参数 参数
环境变量使用说明 镜像运行时，会向运行环境注入部分默认文件配置: 表1 环境变量说明 任务名称 文件名 环境变量 数据集任务 数据集待筛选数据目录 OCTPS_DATASET_DIR 数据集筛选结果数据目录 TARGET_RESULT_DIR="/tmp/…/result/data"
合规性评测指标 压实线（Onto Solid line）检测 压实线检测的目的是判断主车行驶过程中是否压到实线。 当主车与距离最近的车道线的小于主车宽度的一半时，并且该车道线的类型为OSI定义的osi3.LaneBoundary.classification.type.TYPES
评测算法的自研proto接口 背景 Octopus内置一套评测算法，用于对自动驾驶系统的性能表现进行多维度评测。内置评测算法的评测结果按照eva.proto中的定义，序列化成pb文件保存起来。 Octopus仿真平台的前端通过解析评测pb对评测结果进行展示，目前控制台展示主要分为两大方面：
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