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在搜索框中输入关键字搜索相关2D图像生成作业名称。 查看模型生成的2D图像详情 单击模型生成的2D图像生成作业名称，即可查看模型生成的2D图像详情页。 显示位置框：可选择是否显示位置框。 下载图片：鼠标悬停图片，可选择单张下载图片至本地。 删除图片：可选择单张或批量删除图片。 清理失效图片：如果有失
SLAM构图简介如下所示： 图1 SLAM构图简介 父主题： SLAM构图
平台对接数据格式有哪些要求？ 问：平台对接数据格式有哪些要求。 答： 在使用Octopus平台收集数据前，需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：Octopus平台接收Rosbag格式数据包，没有转换OpenData格式时，可用于算子作业输入。
件格式属于3D图文件格式）进行修改。详情请参考地图包详情。 地图包详情 在上传地图包后，在地图包列表页，单击操作栏内的“详情”，用户可查看地图包详情。 图1 地图包详情 表2 地图包详情说明 序号 区域 说明 1 控制地图包信息显示或者隐藏。 地图包信息包含：地图文件信息、osg
01 了解 了解Octopus自动驾驶云平台的功能介绍，基本概念等，有助于您系统性的掌握Octopus自动驾驶云平台。 产品介绍 什么是Octopus 功能介绍 02 购买 进入总览界面，页面显示Octopus平台的介绍信息，服务购买入口、平台各子服务模块以及资源。 购买云服务 购买开通Octopus服务
#时间戳2对应的已标注图片 ├─时间戳2.json #时间戳2内该标注图片的所有标注信息 标注数据.json文件说明 数据集中必含“.json”文件，用于集合该时间戳已标注图片的所有标注数据信息，包括该图片所在的项目id、数据包id、图片上所有标注框信息等。上传数据集前请保证“
与datahub对接的算法镜像制作 图1 算法镜像 如上图所示，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data
距离感知更为有效。然后当LiDAR扫描线数过低时，经常无法甄别物体的类型，但是此时如果能结合LiDAR扫描和2D图像检测，则可以由3D扫描确定目标大致位置，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
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。
语义分割任务是指根据标注规范将待标注点云图像中出现的天空、道路、车辆等类标注物进行标注。 绘制对象 单击大规模3D语义分割任务，单击任意一帧，进入人工标注。 单击左侧标注工具栏，选择对应的标注工具。 选择对应的标注类别。 绘制标注物。 修改标注物。 将其他标注物涂成错误标签，应选择该标注所在图层，然后重新选择正确的标注类别绘制。
依据标注规范要求，结合下方真实图片中对应标注物大小，调整点云图像中标注物三视图中标注框。 调整2D框（只适用于联合标注）。 单击2D图片。 开启联合按钮。 图1 开启联合按钮 针对点云框对应的2D框进行调整大小。 修改标注类别。 左键单击目标图形，可进入选择类别的跳出框，即可修改类别。
入标注子任务详情页面。 在待标注图片上单击“人工标注”，进入图片详情页（3D点云任务为单击“操作”列的“标注”）。 选取特定形状和标签，对图片中物体进行手动标注。 选择标注形状，标注模板中已包含标注样本中所有标注对象信息，可单击选择对应标注标签。图片标注形状包含： 点、圆、切割线。
Octopus平台在线仿真模块为用户提供了在线仿真器。单击进入在线仿真器，用户进入机器后，机器显示红色按钮占用，用户退出在线仿真界面不会自动释放机器，会保持占用状态。机器图片的左上角会出现释放按钮，只有占用中的用户可以释放。 图1 仿真器 加载场景 Octopus平台支持用户在仿真
展示所有的标注物。 双击3D框，打开三视图。 依据标注规范要求，结合下方真实图片中对应标注物大小，调整点云图像中标注物三视图中标注框。 修改标注类别。 右键单击目标图形，可进入选择类别的跳出框，即可修改类别。 修改额外属性。 右键单击目标图形，如果目标含有额外属性，单击即可选择属性。
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。
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 平台数据量的统计信息，并图形化展现历史数据趋势。
框选标注物。 调整三视图。 依据标注规范要求，结合下方真实图片中对应标注物大小，调整点云图像中标注物三视图中标注框。 调整2D框（只适用于联合标注）。 单击2D图片。 开启联合按钮。 针对点云框对应的2D框进行调整大小。 修改标注类别。 左键单击目标图形，可进入选择类别的跳出框，即可修改类别。
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 主车行驶区域road级别type为townExpressway
gnss.') def _get_masked_image(topic, timestamp): '''从脱敏后的图像数据中获取目标图像数据.''' file = Path(desens_dir, 'image') / topic.strip('/') / f'{timestamp}
开通我的模型和购买套餐包 在使用智驾模型服务场景识别、2D图像生成、2D预标注、3D预标注等功能之前，需先开通我的模型。开通后，我的模型是根据API调用次数收取费用，推荐您购买模型套餐包，价格比按需计费模式更优惠。开通服务和购买套餐包之后，您可以在“我的模型”区域查看开通状态和套餐包使用情况。
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