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夹名称一致，格式也必须与规范相匹配，否则会导致数据上传失败。 配置文件，主要包括车辆名称、传感器信息和标定ID等信息，详情参考如下： # 华为八爪鱼自动驾驶云服务数据采集说明 cardrive: collect_time: 2020-11-01T08:00:00+08:00
${EVAL_RESULT} --model ${MODEL}/best.pt 内置指标评测： 推理启动命令：用户使用内置指标评测时需将数据推理结果存储在特定目录下，相关环境变量包括如下： 表2 环境变量 类型 启动命令 默认值 模型 ${MODEL} /tmp/data/model 算法
AP}获取： dataset_dict= json.loads(os.getenv("DATASET_MAP")) 用户产生的评测结果可以存储为任意格式文件，任务完成后可在评测任务详情页的评测结果中查看（支持通用文本文件）或下载结果文件。 评测使用以下环境变量： MODEL：模型目录
ction 路面预标识模型。 hw_model_2d_3d_detection_fusion 2D3D融合检测模型。 输出模型：模型微调后存储的模型仓库。 模型版本描述：简要描述模型版本，不能包含“@^\#$%&*<>'|"/`”，输入长度不能超过256个字符。 完成算法配置。
时，可选择创建BadCase判别；自定义和内置的BadCase判别只能选择其中一种。 推理启动命令：用户使用内置指标评测时需将数据推理结果存储在特定目录下，相关环境变量包括如下： 表3 环境变量 类型 启动命令 默认值 模型 ${MODEL} /tmp/data/model 算法
data_type String 数据包类型 枚举值： ROSBAG data_source String 传输方式 枚举值： OBS(对象存储) DES(数据递送) storage_size Long 数据包大小 recycled_time Long 数据包放入回收站时间，UTC
本任务旨在为4D-BEV数据自动化预标注提供点云地图，进而辅助车企构建自动驾驶车端BEV算法训练提供数据真值生成能力。 本任务将依赖融合定位、运动畸变校正、闭环检测和点云融合等能力构建，对多源传感器数据进行SLAM位姿解算，并在八爪鱼平台上展示激光点云融合结果。 SLAM构图简介如下所示：
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
Tiff强度拉伸 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
负责完成该项目的标注团队。团队需提前在创建团队中创建完毕。 预计总量 预计项目内所有任务的总量，即图片、3D点云、音频文件或文本总帧数。 数据类型 标注任务的数据类型。当前支持图片、3D点云、音频和文本四种类型。不同数据类型支持的文件格式请参见表2。 项目任务流程 除交付节点为必选之外 ，可自由选择其他任务流程节点。
3D车道线检测 上传融合点云、车辆轨迹、坐标偏移等数据，利用AI模型提取车道线和路面标识元素并整理融合输出完整线面矢量元素 。 创建3D预标注车道线检测任务 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。 在左侧菜单栏中选择“智驾模型服务 > 3D预标注车道线检测”。
单轨迹数据长度建议不超过2km，且点云不超过2000帧。 点云采集频率10Hz或以上，GNSS和IMU等传感器采集频率建议100Hz或以上。 单击“确认”创建任务。 （可选）创建成功后在SLAM构图任务列表页可以进行以下操作。 查看任务详情：单击任务名称，可查看SLAM构图任务基本信息及点云地图构建结果。
据类型，Octopus将抽帧任务分为图片抽帧和点云抽帧。 点云 点云是一种由激光雷达收集到的数据类型，包含三维坐标、反射强度等信息，用来检测和识别车行道路上的物体。 雷达会在车辆行驶过程中不断收集点云数据来了解周围的环境，并利用点云数据所获得的环境信息帮助车辆定位，提高车辆定位的精度。
#该数据集所有标注物信息 导出的数据集文件目录结构（点云标注类型） ├─{数据集名称}_{时间戳} ├─ data ├─帧目录名称1 ├─点云名称1.pcd #对应的已标注点云 ├─图片名称1
目标检测 预标注功能：此处选择“目标检测”。 添加文件：上传本地点云文件。只能选择PCD点云文件，文件大小不能超过7MB。 目标分割 预标注功能：此处选择“目标分割”。 添加文件：上传本地点云文件。只能选择PCD点云文件，文件大小不能超过2MB。 单击“确认”，生成相关返回值。3D
从上至下依次是： 记录位置 返回记录位置 复位 点云角度保持原状 通过单击“记录位置”记录当前点云的视角，调整视角后可通过单击“返回记录位置”，回到记录视角。 复位：回到初始点云视角。 点云角度保持原状：开启后，双击打开三视图不会改变点云视角。 记录位置：R 返回记录位置：Shift+R
形框的点修改。 点云标注框的修改，双击点云标注框后，在标注界面右侧出现该标注对象的三视图，根据图像判断标注对象的位置和状态，在三视图中拖拉标注框顶点修改。 联合标注。联合标注分为点云标注以及2d矩形框标注。2d标注与人车标注修改标注框方式一致。 联合标注和点云标注还需添加锚点。单
开通合规脱敏服务 在使用数据合规脱敏能力之前，需先开通合规脱敏服务。合规脱敏支持人脸，车牌，点云，GNSS，高程脱敏能力。开通合规脱敏服务后，会根据处理脱敏数据量按需计费，您可以在费用中心查询费用账单。 开通服务 登录Octopus服务平台，在左侧菜单栏中单击“总览”。 单击按需
过64个字符。 任务类型：选择任务类型。分为“目标检测”和“目标追踪”。 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
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数据，如摄像头录制的图像数据、雷达的点云数据、车辆行驶轨迹等。生成的图片可以直接用于标注。 标注数据 对于图片和点云数据，可以通过自动或人工的方式，标注图像中特定物体。标注后的图片和点云图片可用于模型训练，高质量的标注数据有利于模型精准度提升，并持续迭代。
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