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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。下文介绍了数据导入任务的三种方式，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Octop
标注镜像Dockerfile示例 一般情况下，引擎主要包含预标注算法或预审核算法运行所需要的基本依赖环境，用户也可将预标注算法或预审核算法包内置在AI引擎中。 用户可使用命令行模式或Dockerfile模式进行构建。 以预标注自定义镜像为例，一般的镜像制作Dockerfile示例如下（xxx替换为实际路径）：
与datahub对接的算法镜像制作 如图所示，算法与仿真平台datahub通过grpc连接，通过接收osi数据作为输入，并将算法内部信号输出到datahub。 仿真平台可以生成仿真的osi和算法pb，用于3d回放展示和算法的白盒化评测。 具体grpc连接datahub的代码可以参考八爪鱼提供的demo样例。
预标注模型文件 预标注模型完成对数据的推理，并将推理结果按照规定格式放在指定路径中。 模型文件基本要求 自定义模型包通过环境变量获取数据集路径和推理结果存放路径，将每帧数据的推理结果按照规定格式存入规定路径的json文件中。 自定义模型包中必须包含启动文件。除此之外，还可包含一些
模型文件基本要求 模型文件通常包括模型图和模型权重文件，具体内容视用户算法决定，无其他要求。如果需要使用内置指标计算，则需满足以下条件： 自定义模型包中必须包含推理启动文件以及自定义模型文件，其中推理启动文件需要根据Octopus数据格式对推理结果存储为json进行适配，除此之外
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"
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 预标注任务 待标注数据集目录 OCTPS_DATASET_DIR="/tmp/…/data" 模型仓库中的模型算法目录（非内置） OCTPS_MODEL_DIR="/
构建镜像 Octopus平台依赖算子镜像内的/bin/bash、stdbuf、tee软件，请确保基础镜像内包含上述软件且能通过PATH找到。 Dockerfile示例 FROM ros:noetic COPY ros_hard_mining.py /home/main/ # 算法启动示例:
内置场景挖掘规则 内置场景挖掘算法都是基于规则进行片段挖掘。平台支持的内置场景挖掘规则如下： 道路---道路环境---高速 检验规格： 包含高精地图信息 主车行驶区域road级别type为motorway 道路---道路环境---城市快速路 检验规格： 包含高精地图信息 主车行驶
构建镜像 Octopus平台依赖算子镜像内的/bin/bash、stdbuf、tee软件，请确保基础镜像内包含上述软件且能通过PATH找到。 Dockerfile示例 FROM ros:noetic COPY ros_to_dataset.py /home/main/ # 算法启动示例：
示例代码 作业输入输出规范示例代码如下图所示： 代码文件命名为ros_hard_mining.py。 父主题： 场景挖掘作业（数据标记）
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）
消息topic格式示例 消息topic具体格式要求请参考“消息topic格式规范”。接收到的消息topic示例请参考如下示例： Vehicle Gnss Ego_tf Object_array_vision Tag_record Control Predicted_objects
示例代码 作业输入输出规范示例代码如下图所示： 父主题： 数据提取作业（数据集）
示例镜像制作 Octopus平台依赖算子镜像内的/bin/bash、stdbuf、tee软件，请确保基础镜像内包含上述软件且能通过PATH找到。 Dockerfile示例 启动命令： bash /home/Octopus/run.sh 镜像构建： docker build -f Dockerfile
消息topic格式示例 消息topic具体格式要求请参考“消息topic格式规范”。接收到的消息topic示例请参考如下示例： Vehicle Gnss Ego_tf Object_array_vision Tag_record Control Predicted_objects
作业输入输出规范 运行resim容器时，Octopus平台向容器中注入以下环境变量： rosbag_path: 作为输入的rosbag存放路径，例如/tmp/data/20220620.bag output_dir: resim作业的运行结果输出的目录，例如/tmp/output
构建镜像 Octopus平台依赖算子镜像内的/bin/bash、stdbuf、tee软件，请确保基础镜像内包含上述软件且能通过PATH找到。 Dockerfile示例 启动命令： python3 /home/main/ros2opendata.py --lidar_calibration_id
作业输入输出规范 用户完成自定义Rosbag转OpenData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： rosbag_path: 作为数据源的rosbag存放路径，例如/tmp/data/20220620.bag yaml_path: 启动数据收集任务的
如何查看Octopus与OBS桶是否在同一区域？ 在使用Octopus各功能时，如创建训练作业、创建数据集等，涉及到需要指定OBS目录时，都需要保证此OBS桶与Octopus在同一区域。 查看OBS桶与Octopus是否在同一区域 查看创建的OBS桶所在区域。 登录OBS管理控制台。
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