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平台对接数据格式有哪些要求？ 上传数据格式 转换后数据格式 消息topic格式规范 消息topic格式示例 父主题： 数据服务常见问题
上传数据格式 在使用Octopus平台收集数据前，请仔细阅读本章节，确保上传数据格式符合平台要求，有助于用户更快速的完成数据收集以及数据格式转换。 上传数据格式：Rosbag包+与数据包同名的yaml文件，单包上传大小小于100G。 转换后数据格式：OpenData格式（内必含O
转换后数据格式 Octopus平台支持将上传的Rosbag格式转换为OpenData格式。 数据类型 Octopus平台对数据有以下要求： 数据类型：包括各传感器数据、车辆数据、目标推理数据、自车坐标姿态以及标签记录数据等。 数据格式：Octopus OpenData格式。其中相机采集数据文件后缀为“
数据批导简介 在使用平台进行自动驾驶开发时，首先需要用户把原始数据上传至Octopus平台，即数据上云。下文介绍了通过对象存储导入数据的方式，帮助用户把车载平台输出的数据上传至Octopus平台上。 对象存储导入数据：用户需先将数据包上传至对象存储桶（可自定义）中，再导入到Oct
数据导入 对象存储导入数据 把原始数据上传至平台前，可将数据包上传至对象存储中，从对象存储导入平台。操作步骤如下： 在左侧菜单栏中，单击“数据处理 > 数据批导”。 选择“数据导入”页签，单击“导入”。 选择“对象存储导入”页签，填写具体信息。 选择目标数据包所在的对象存储路径，
数据总览 在数据总览页面可查看平台数据服务的统计数据，帮助用户快速了解各项数据关键指标和业务的健康情况。 进入总览数据页面： 登录Octopus服务平台，在左侧菜单栏中单击“数据资产 > 数据总览”。 图1 数据总览 表1 总览页面说明 序号 区域名称 说明 1 采集数据统计 平
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，需遵循一定规范，其中部分字段为必选，其他请根据实际需要自由选取。
上传数据格式 在使用Octopus平台收集数据前，请仔细阅读本章节，确保上传数据格式符合平台要求，有助于用户更快速地完成数据收集以及数据格式转换。 上传数据格式：单包上传大小小于100G。 转换后数据格式：OpenData格式。 使用场景 Octopus平台接收Rosbag格式数
上传数据格式 在使用Octopus平台收集数据前，请仔细阅读本章节，确保上传数据格式符合平台要求，有助于用户更快速地完成数据收集以及数据格式转换。 上传数据格式：单包上传大小小于100G。 转换后数据格式：OpenData格式。 使用场景 Octopus平台接收Rosbag格式数
处理数据 在作业总览中平台支持创建数据标记，数据图表、数据回放、数据集等作业，数据包选择相对应的算子就可以触发相对应的作业。 数据回放类型的算子作业不需要选择输出仓库。 当选择数据集算子时，数据类型可支持选择通用存储。 创建作业 在左侧菜单栏中，单击“数据处理 > 数据处理”。
转换后数据格式 Octopus平台支持将上传的Rosbag格式转换为OpenData格式。 数据类型 Octopus平台对数据有以下要求： 数据类型：包括各传感器数据、车辆数据、目标推理数据、自车坐标姿态以及标签记录数据等。 数据格式：Octopus OpenData格式。其中相机采集数据文件后缀为“
转换后数据格式 Octopus平台支持将上传的Rosbag格式转换为OpenData格式。 数据类型 Octopus平台对数据有以下要求： 数据类型：包括各传感器数据、车辆数据、目标推理数据、自车坐标姿态以及标签记录数据等。 数据格式：Octopus OpenData格式。其中相机采集数据文件后缀为“
96036911010742 location_y: 473.6038513183594 location_z: 5.0 } 父主题： 平台对接数据格式有哪些要求？
批导数据 原始数据采集完毕之后，需要将原始数据转换成适合Octopus平台的数据格式，以便于更快速地完成数据处理。 创建数据导入任务 在左侧菜单栏中，单击“数据处理 > 数据批导”。 选择“数据导入”页签，单击“导入”。 选择“对象存储导入”页签，填写具体信息。 选择目标数据包所
数据场景 Octopus平台处理完原始采集数据后，平台支持内置和自定义场景挖掘算法，可自动提取对应场景行为的片段，展示在数据场景模块中。用户可将其生成单个仿真场景片段，为后续仿真开发做准备。 数据场景依赖以下三个topic：ego_tf(主车定位)、 object_array_v
数据资产简介 在自动驾驶产品的开发过程中，海量的数据存储和管理是当前自动驾驶平台面临的业务挑战之一。 Octopus平台的数据服务模块提供了海量数据采集、存储以及数据并行处理等功能，供后续服务进行统一使用。数据服务开发流程如下： 图1 数据服务开发流程 地图管理：支持上传高精地图数据，可用于数据回放、仿真场景等功能。
pus平台前的准备工作。当前支持使用Rosbag数据格式收集采集数据。 上传数据 原始数据采集完毕后，在平台上创建数据收集任务，通过多种方式上传数据文件至Octopus平台。 数据处理 通过用户自定义算子对Rosbag数据包进行处理，最终将原始数据结构化，解析出各种不同传感器详细
、100Mbps带宽。 查看数据回放 数据回放页面详细说明如下： 图1 数据回放详情页 表1 数据回放页面详细说明 序号 区域名称 说明 1 主车运行状态数据 自动驾驶和人工接管的相关数据信息。如加速度、速度和方向盘数据，数据随着采集车辆的行驶动态变化。 2 数据列表 回放图层参考回放图层信息。
数据来源为数据集 根据数据来源不同，可分为以下四种形式创建数据集。 本地 在左侧菜单栏中单击“数据资产 > 数据集 ”。 选择“数据集”页签，单击“创建数据集”，填写数据集信息。 图1 创建数据集 名称：不得超过64个字符。支持中英文、数字、“-”、“_”，不支持特殊字符。 描述
数据脱敏作业 作业输入输出规范 用户完成自定义脱敏算子创建，运行作业容器时Octopus平台向其中注入以下环境变量： input_file：待脱敏的文件路径 raw_dir：抽取的image，gnss，lidar数据存放路径 desensitized_dir：脱敏后的image，gnss，lidar数据存放路径
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