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绿灯通行（Drive Through Green Light）检测 绿灯通行检测的目的是判断主车在接近十字路口后， 如果是绿灯， 主车是否直接通行而没有停止。 另外，当交通灯由红灯变为绿灯后， 主车重新启动的时间是否太大。 本设计认为在绿灯状态下， 如果前方没有行人和引导车的情况下，
加速度变化率（Jerk）检测 加速度变化率是加速度对时间的导数。 加速度变化率也被称为冲击度，冲击度反映了驾驶员的瞬态冲击体验。 纵向、侧向冲击度的阈值按德国冲击度标准取。 父主题： 内置评测指标说明
礼让行人（Polite To Pedestrian）检测 礼让行人检测的目的是判断当行人横穿马路时， 主车是否有礼让行为。 具体的礼让行为包括在行人横穿马路过程中， 进行停车已经停车距离要合适， 并且当行人离开车道后， 主车重新启动时间要合适。 其中停车距离允许用户自定义，本设计
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警告标志前行为（Warning Sign）检测 警告类交通标志前行为检测的目的是判断主车在各种警告类标志前行为是否合理，主要包括两个方面的检测： 在警告类标志前车速是否太大 在警告类标志前是否有明显的加速行为 本设计认为当主车的车速大于或者加速度大于时，警告类标志前行为检测不通过。 该指标关联的内置可视化时间序列数据为：暂无。
红灯前行为（Run Red Light）检测 红灯前行为检测的目的是判断主车在遇到红灯时能否在停止线前停车， 并且与停止线的距离保持在合理的范围。 判断能否在停止线前停车是指当主车前端超出停止线后， 主车速度大于零时， 则主车没能在停止线前停车。 这要排除主车在非箭头红绿灯右转的情况。
限速标志牌前限速（Speed Limit Sign）检测 限速标志牌前限速检测的目的是判断主车在行驶过程中遇到限速标志牌时， 速度是否符合要求。 限速标志牌分为最高限速和最低限速两种。 最高限速是指主车速度不能高于对应的限速数值， 并且不能低于最高限速的75%。 最低限速是指主车速度不能低于对应的限速数值。
当满足该条件后， 如果主车没有进行转向避让和减速避让， 则对应的检测不通过。 减速避让检测不通过是指主车的加速度大于0。 其中转向避让检测考虑到中国是靠右行驶， 在设计该类测试场景时， 对向车会是在主车的左侧。 转向避让检测不通过是指主车没有向右边转向。 该指标关联的内置可视化时间序列数据为：暂无。
当主车前端超过左转指示牌， 并且主车不存在左转行为， 则左转指示牌前行为检测不通过。 当主车前端超过右转指示牌， 并且主车不存在右转行为， 则右转指示牌前行为检测不通过。 当主车前端超过直行指示牌， 并且主车不存在直行行为， 则直行指示牌前行为检测不通过。 当主车前端超过左转直行指示牌， 并且主车不存在左转直行行为，
1_codeX_codeY_codeZ_codeX_codeY_codeZ.tiff |--- ... 父主题： 3D预标注车道线检测
Octopus数据集格式说明 在上传数据集前，请用户仔细阅读本章节。 图片标注数据集文件说明 点云标注数据集文件说明 音频标注数据集文件说明 文本标注数据集文件说明 父主题： 数据集
志前， 当检测到主车的车头越过标志牌并且标志牌的对主车起作用时， 该类标志前的行为检测不通过。 对于限制高度、限制宽度、限制高度等禁止标志牌， 在满足上述触发条件的情况下， 并且主车的对应度量值（如高度、宽度、重量）大于标志牌禁止的数值， 则主车在该类标志牌前的行为检测不通过。
信息。 数据集治理：支持PB级海量存储。 提供通用存储、模型仓库，方便集中处理数据以及模型信息。 标注服务 以标注为核心。 平台提供点云和图片的人工标注和预标注。 支持数据预标注功能，节省大量人力成本。 训练服务 以模型为核心。 平台提供软硬件加速模型训练和推理，大幅缩短训练时间，提升训练效率。
地图场景预览页面 表3 地图场景预览页面详细说明 序号 区域名称 说明 1 地图场景预览区域 鼠标上下滚动，可以放大缩小图片，鼠标左键可旋转图片，右键可拖动图片。 2 交通参与物状态 可根据需要选择显示参与物状态。当前支持的参与物有参考线、车道、车道线、中心车道、信号灯。 3 场景刷新
deleteAgency 进行2D图片预标注 octopus createImageAnnotation 创建2D图片生成任务 octopus createImageGenJob 终止2D生成任务 octopus terminateImageGenJob 删除2D生成图片任务 octopus deleteImageGenJob
性。本章主要阐述Octopus服务受入侵的检测响应能力、防抖动的能力、域名合理使用、内容安全检测等能力。 安全防护套件覆盖和使用堡垒机，增强入侵检测和防御能力 Octopus服务部署主机层、应用层、网络层和数据层的安全防护套件。及时检测主机层、应用层、网络层和数据层的安全入侵行为。
file_name 否 String 文件名 最大长度：255 file_types 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
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3D/2D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。在当前3D检测的基础上，通过2D cross-check提升3D检测类别的精度提升。 前提条件 在
“标签”和“自定义属性”可经过数据处理产生，此外“标签”可在数据服务标签管理处创建，“自定义属性”也是在通用存储的自定义属性中创建。 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。
#其他（可选） 启动文件。 模型推理脚本，用户接收数据集路径和推理结果存放路径，按照一定要求将每张图片的推理结果存入对应路径json文件中。 自定义库。 允许用户使用自定义库，但不推荐使用需要编译的库，以避免与内置库文件冲突。示例中使用Py
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