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--道路环境---城市主干道 检验规格： 包含高精地图信息 主车行驶区域road级别type为town 道路---道路环境---一般道路 检验规格： 包含高精地图信息 主车行驶区域road级别type为unknown 道路---道路环境---小区内部路 检验规格： 包含高精地图信息
地图文件（Logic file） 地图文件（xodr文件）使用set_map_file语句指定。 具体场景使用xodr文件，逻辑场景使用odr文件。 例1：具体地图 map: map map.set_map_file(".
图4 添加框图 选择左侧的数据，右侧将高亮显示对应的数据，内置评测信号参数请参考内置评测信号参数。 图5 评测信号 可根据需要添加数据和框图，也可根据需要选择框图的横向和纵向布局。 单击可删除不需要的框图和数据。单击“清空数据”，可清空页面上所有的数据。
示例代码 作业输入输出规范示例代码如下图所示： 父主题： 数据提取作业（数据集）
图3 点云补框 双击3D框，打开三视图。 图4 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。 图5 调整三视图 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。
示例代码 作业输入输出规范示例代码如下图所示： 代码文件命名为ros_hard_mining.py。 父主题： 场景挖掘作业（数据标记）
图1 审核比例 审核比例：从该标注任务所有样本中抽取一定样本作为审核样本。 配置成功后，单击标注任务名称，单击任意一张图片，进行审核。 审核图片标注符合规范，整张图片无错误，则该图片审核通过，勾选“审核通过”，并保存。 审核图片有超过一处标注不符合规范，则该图审核未通过。
O 点云图复位。 父主题： 标注样例
操作流程 Octopus仿真服务的流程如图1所示。 图1 Octopus仿真服务全流程 表1 使用流程说明 流程 子任务 说明 详细指导 镜像仓库 镜像仓库 平台为用户提供了自定义镜像功能，为了方便用户对镜像进行统一管理，平台设置了镜像仓库管理。
数据资产包括但不限于文本、图形、音频、视频、照片、图像、代码、算法、模型等。 资产管理 对于用户上传至Octopus的资产，Octopus会做统一的保存管理。 对于文件类型的资产，Octopus会将资产保存在Octopus官方的OBS桶内。
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。 标定管理：支持车辆、车辆传感器标定的配置，方便即时管理车辆以及标定信息。 源数据包：此模块展示导入成功的数据包，支持对源数据包的查看，回放等功能。
单击任意一张图片，单击“人工标注”。 图1 人工标注 单击具体待标注图片，单击“人工标注”，进入图片详情页，选取特定形状和标签，对图片中物体进行手动标注，如下图所示。 区域1：标注工具栏。 区域2：待标注图片。 区域3：标注结果确认栏。 区域4：标注搜索。
地图会以的图标展现，鼠标单击图标时，地图中会出现trigger的详细信息。 当有trigger作用于某个交通参与物时，且该trigger自身没有position。该交通参与物模型上会显示trigger图标。
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。
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。
针对数据类型，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。
实时评测和延时评测介绍 实时评测 图1 实时评测 实时评测的基本架构如上图所示，实时评测算法从仿真器和AD算法按帧接收数据，每接收一帧数据，就调用一次评测函数，在最后仿真结束时将评测结果写成评测pb文件。
智驾模型服务 2D图像生成 获取OBS访问授权，生成的2D图像存储在OBS中。 模型微调 获取OBS访问授权，模型微调使用的训练数据集从OBS中获取。
图1 算法镜像 父主题： 镜像制作（仿真）
Struct struct类型，又称结构类型，是一种由简单类型（例如int、float、string类型，scalar类型，简单的struct类型等）构建的复杂类型，一般用于表示抽象的道路结构，与地图文件中的具体的道路结构建立关联。
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