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模板管理 在进行自动驾驶模型训练过程中需要大量有标签的图片或视频数据，因此在模型训练之前需要对处理完的数据进行各类标注，进行场景识别。Octopus提供预标注功能，支持部分预标注模型，能够节省70%的人力成本。也提供人工标注功能，用户可以针对未标注数据在线手动标注或预标注后人工确
最大长度：64 表14 models.data.collecting.videos 参数 参数类型 描述 name String 视频名字 format String 视频格式 表15 RespMetaInfo 参数 参数类型 描述 current_time String 请求时间，UTC时间格式，时间为UTC标准时间
否 Array of strings 文件类型 枚举值： IMAGE(图片) POINT_CLOUD(点云) TEXT(文本) VIDEO(视频) SCENARIO(场景) OTHERS(未知) and_tags 否 Array of strings tag id，多选，且 最大长度：5
体可参考标签筛选。 修改场景信息 单击场景名称后操作栏内的“编辑”，修改场景信息。 删除场景 单击场景名称后操作栏内的“更多 > 删除”，删除该场景。 勾选多个场景前勾选框，单击场景列表上方的“删除”，可批量删除场景。 说明： 删除后该场景将不再应用于仿真场景库中，请谨慎操作。
定义属性中创建。 界面右侧显示文件的可视化，支持图片类型和文本类型的数据的显示；支持点云类型的数据的显示、拖拽、三维旋转、缩放等效果；支持视频、音频类型的数据的播放、暂停、跳转、倍速调整、静音。 当前平台只支持h264编码的MP4可视化播放，非h264格式可视化播放不支持，只有音频。
DType-1（直接式1）： DType-1（直接式1）是指匝道合入（分流）时直接汇入（离开）主路，并且匝道部分逐渐收缩（扩展）直到合入（离开）主路，如下图所示： DType-2（直接式2）： DType-2（直接式2）是指匝道合入（分流）时直接汇入（离开）主路，主路的车道数也随之发生变化
"name": "*******" //项目名称 } } } } 获取Token后，再调用其他接口时，您需要在请求消息头中添加“X-Auth-Token”，其值即为Token。例如Token值为“ABCDEFJ....”，
应用工具，确保自动驾驶规模合规、安全、可度量，版本快速集成。 智驾模型服务 以盘古大模型为核心。 自动驾驶场景理解代替人工打标签分类，万段视频片段分钟级处理完成。 自动驾驶预标注，代替人工标注，支持2D/2.5D/3D自动标注，准确率超90%。 自动驾驶场景生成，通过NeRF技术
最大长度：64 data_type 否 String 枚举值： IMAGE(图片) POINT_CLOUD(点云) TEXT(文本) VIDEO(视频) dataset_form 否 String 数据集类别 枚举值： DATASET(数据集) SUBSET(子集) source_dataset_id
上传文件：规范文件，文件格式为PDF。 单击“确认”，上传成功后列表显示规范文件。 规范管理相关操作 在“规范管理”列表，还可以进行以下操作。 表1 规范管理相关操作 任务 操作步骤 预览规范 单击操作栏中的“预览”，即可在线预览规范。 删除规范 单击操作栏中的“删除”，即可删除规范。但正在被使用的规范不可删除。 查询规范
缩减资源发放时间（资源发放<30分钟）。 大模型赋能 盘古大模型赋能自动驾驶，分钟级完成数据处理。自动驾驶场景理解代替人工打标签分类，万段视频片段分钟级处理完成。自动驾驶场景生成，通过NeRF技术实现车型变换、车道变换、场景组合渲染等应用。自动驾驶预标注，代替人工标注，支持2D、
strings 文件类型列表，file_type最多10个 枚举值： IMAGE(图片) POINT_CLOUD(点云) TEXT(文本) VIDEO(视频) SCENARIO(场景文件) OTHERS(其他) 表5 JobEnv 参数 是否必选 参数类型 描述 key 是 String 环境
描述 data_type String 数据类型 枚举值： IMAGE(图片) POINT_CLOUD(点云) TEXT(文本) VIDEO(视频) dataset_form String 数据集形式 枚举值： DATASET(数据集) SUBSET(子集) source_dataset_id
data_type 是 String 数据集数据类型 枚举值： IMAGE(图片) POINT_CLOUD(点云) TEXT(文本) VIDEO(视频) dataset_form 是 String 数据集形式 枚举值： DATASET(数据集) SUBSET(子集) source_dataset_id
缩减资源发放时间（资源发放<30分钟）。 大模型赋能 盘古大模型赋能自动驾驶，分钟级完成数据处理。自动驾驶场景理解代替人工打标签分类，万段视频片段分钟级处理完成。自动驾驶场景生成，通过NeRF技术实现车型变换、车道变换、场景组合渲染等应用。自动驾驶预标注，代替人工标注，支持2D、
strings 文件类型列表，file_type最多10个 枚举值： IMAGE(图片) POINT_CLOUD(点云) TEXT(文本) VIDEO(视频) SCENARIO(场景文件) OTHERS(其他) 表7 JobEnv 参数 参数类型 描述 key String 环境变量键，不能重复，配置环境变量时此项必填
\”，不得超过255个字符。 数据集形式：选择“数据集”。 数据来源：选择“通用存储”。 数据类型：可选择“图片”、“3D点云”、“音频”、“文本”和“视频”。 数据格式：可选择“Octopus”、“USER_DEFINE”或自定义格式。 标注状态：设置标注状态，支持“未标注”和“已标注”。 通用存储：选择通用存储。
success_num Long 导入数据包成功数 failed_num Long 导入数据包失败数 importing_num Long 正在导入数据包数量 表7 DataCollectionImportConfig 参数 参数类型 描述 type String 导入任务数据类型
在源数据包中对原始数据进行生命周期管理。原始数据包含车辆采集的各类传感器数据信息，数据导入任务创建完毕后，平台对数据包进行扫描，展示导入成功的数据包。支持数据回放，在数据回放页面可自动播放车辆渲染后的点云图像以及与之同步的视频轨迹，用户选用不同形式进行数据回放，方便排查和定位路测数据存在的问题。支持用户
strings 文件类型 数组长度：0 - 6 枚举值： IMAGE(图片) POINT_CLOUD(点云) TEXT(文本) VIDEO(视频) SCENARIO(场景) OTHERS(其他) and_tags 否 Array of strings 标签id，当传多个时是且的查询条件
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