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2D3D关联标注任务 2D3D关联任务是指根据标注规范将待标注点云图像和图片中出现的天空、道路、车辆等类标注物进行标注，然后自行关联。 绘制对象 单击2D3D关联任务，单击任意一帧，进入人工标注。 平台依据新建的2D或3D框自动转成对应的3D或2D框。开关状态在同一任务中继承。 选择标注类别。标注下拉列表页选择一标注名，进入标注状态。
模块删除该场景片段生成的仿真场景。 配置了高精地图map_id的数据包，静态场景将使用配置好的高精地图文件显示。未配置map_id的数据包，平台将自动生成一份地图做仿真场景使用，地图参考场景发生的时间戳内的自车轨迹数据。 当场景标签关联仿真标签之后，生成的仿真场景推送到仿真场景库，会自带场景标签。
仿真服务可以提供基于云资源的大规模并行仿真。仿真过程中，涉及资源配置与调度。合理配置任务的资源占用，可以尽可能的提高资源利用率，进而提高仿真测试并行度，增加算法测试的里程数。 获取并配置算法实际资源占用 创建仿真算法时，需要填写算法镜像占用的CPU以及内存。这个将影响批量仿真子任务的资源调度，在
择带有GPU的资源规格。 优先级：设定任务的优先级，数值取[-50,50]的整数，数字越大，优先级越高。 数据类型：选择“数据场景”。 选择数据场景：选择需要操作的数据场景中的数据。 输出目录：选择可输出的通用存储的目录。 单击“创建”， 在作业总览页面可查看创建好的作业。 数据处理作业相关操作
资源规格 选择当前项目中可用的资源用途为“模型评测”的资源规格，可参考资源管理创建资源规格。 优先级 设定任务的优先级，数值取[-50,50]的整数，数字越大，优先级越高。 关联已有算法 可选择关联已有的算法。 模型 选择模型仓库和对应的模型版本，如果需要将模型对应的原始算法也挂载到用户
单击“新建任务”，填写任务名称和描述信息，其他可参考如下填写。 任务类型：选择任务类型。 目标检测：对采集的点云数据，预测每帧点云数据中物体的框及类别。 目标追踪：对采集的连续帧点云数据，预测每帧点云数据中物体的框、类别、追踪ID， 前后帧中的同一个物体，追踪ID保持一致。 输入路径：选择OBS输入路径。输入文件必
是 Long 作业的队列ID 最小值：1 请求参数 表2 请求Header参数 参数 是否必选 参数类型 描述 X-Auth-Token 是 String 用户Token，通过调用IAM服务获取用户Token接口获取（响应消息头中X-Subject-Token的值） Content-Type
算法的启动文件，直接填写相对路径，如 “main.py” 或“tools/main.py”。 需要编译的依赖（可选） 如果使用了第三方的需要编译的算法库，将编译脚本或编译产物或依赖库添加到算法文件根目录下。推荐将通用依赖编译安装操作放在算法绑定的用户自定义镜像。 不支持动态联网安装依赖，包括但不限于apt/apt
开发环境依托于已购买的集群算力，支持客户在浏览器窗口或线下IDE中进行交互式的算法或模型的开发和调试。 创建开发环境时可以通过挂载的方式，便捷的访问平台的对象，如算法、模型和数据集。同时支持访问同区域自己的对象存储或外网资源，进行测试数据的导入、开源代码的拉取、三方依赖的安装等操作。极
点云强度值会影响车道线和路面标识检测结果，对于不同的点云数据，需要进行不同强度值的拉伸，以达到更好的检测效果。 本章节介绍如何创建Tiff强度拉伸任务，并调整任务的强度值。仅任务状态为“执行成功”的任务支持调整强度值。 创建Tiff强度拉伸任务 在服务控制台“总览 > 我的模型”区域，开通“3D预标注车道线检测”服务。
大致位置，然后用2D图像检测来识别物体类别。 通过2D3D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3D检测的基础上，通过2D cross-check提升3D检测类别的精度提升。 3D标注物支持的类别详情如下： person（行人）、car（小汽车）、b
何措施避免碰撞的表现要好。 是否响应的判断是基于碰撞发生时，主车是否制动减速或者转向，发生了制动减速的标准是减速度大于，发生了转向的标准是横摆角速度大于，则主车进行了避免碰撞的响应措施。 另外，对于车的车碰撞，本设计根据碰撞方位进行了细分。 当主车和发生碰撞的副车的夹角在或者内，
支持模型管理与评测，提高模型的准确性，持续提升自动驾驶安全系数。 仿真服务 以测试为核心。 提供车辆动力学仿真、自动驾驶算法仿真、传感器仿真、交通流仿真等功能，实现对自动驾驶算法的大规模仿真测试，持续提升自动驾驶算法的安全性。 在数据服务和训练服务的基础上，提供在线仿真管理、算法管
在考试记录列表，单击“考试记录”，单击操作栏中的“编辑”，可根据情况编辑考试记录的状态。 复核考试记录 在考试记录列表，单击“考试记录”，单击操作栏中的“复核”。 单击“确认”，单击图片上的“复核”，对分数进行复核。 说明： 当考试记录的状态为终态（判卷失败、已通过、失败）时，方可进行复核操作。
0', '-4', 5.0m, 0.0m)时，地图上必须有id为'0'的road，该road上必须有lane_id为 '-4'的lane，该lane至少有5.0m以上的长度。如果设置的初始位置找不到地图中的对应元素，将泛化出无效的场景。 绝对位置 m_odr: odr_point
输入路径、输出路径：选择OBS输入路径和输出路径，必须满足SLAM构图输入输出文件格式要求，格式可参考SLAM构图输入输出文件格式要求。 上传的数据为经过时间同步后的数据，时间同步精度要求为0.1毫秒。 上传的数据需具备绝对位置信息（通常需要来自于GNSS等传感器）和IMU信息。 单轨迹数据长度建议不超过2km，且点云不超过2000帧。
RE”的标识文件，用于通知系统作业已失败。 运行完成并上传的挖掘结果可以在“数据场景”模块进行检索、查看。选中一个场景片段后可以通过“回放”按键跳转到数据包的对应时间点进行回放，长度在10秒到99秒之间的场景片段可以生成仿真场景。选中片段后的预览样本图根据挖掘片段所对应的传感器类型选择相应的传感器样本来进行展示。
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。
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。
th进行反序列化。如果是.pb结尾的文件，则利用sim_osi.proto中的SimData反序列化仿真pb中的内容。该步骤会得到一个SimData的内存对象，用户通过访问对象中的字段即可获取自己关注的数据。 仿真pb包含仿真器输出的整个仿真过程数据，用户处理根据自身评测逻辑处理所有帧数据。
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