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数据集、模型训练、仿真测试等操作都可以在Octopus上完成，支持用户从数据到应用的全流程开发；从技术上看，Octopus底层支持各种异构计算资源，开发者可以根据需要灵活选择使用，而不需要关心底层的技术，让自动驾驶开发变得更简单、更方便。 产品架构 自动驾驶云服务（Octopus
所有承载Octopus服务的主机部署了主机安全防护和容器安全产品。包括不限于华为自研HSS/CGS或计算安全平台CSP。 Octopus服务部署了漏洞扫描服务并自行进行例行扫描，能快速发现漏洞并能及时修复。 Octopus服务通过统一的安全管控平台对云上资源进行安全运维。 Octopus服务部署了态势感知服务，以感
占用情况折线图。 双击任一图例：显示全部资源占用折线图。 单击指定图例：只显示该图例折线图。 此模块也可显示多个计算节点运行任务时，资源占用的情况。 如果选择2个计算节点运行任务，则可选择查看单个节点资源占用情况。 资源占用情况功能模块，需要用户在制作自定义镜像时安装psutil与pynvml，参考命令：pip
getenv带默认参数的方法，例如port=int(os.getenv("VC_WORKER_PORT", "6789"))。 计算节点数量 MA_NUM_HOSTS 8 表示计算节点数量，8表示当前任务使用8个节点。 单节点GPU数量 MA_NUM_GPUS 8 表示每个节点有8张GPU卡。
选择。 图3 阈值设置 重要度：可选主要和次要。 评分方案：可选主要次要log函数、主要次要均匀权重、全部均匀权重。具体介绍请查看评测分数计算介绍。 删除评测指标。 单击评测指标后“操作”栏内“删除”，删除该评测指标。 被任务使用的评测项目和镜像不能删除。 以上信息选择无误后，单击“保存”，评测指标编辑完成。
com/octopus-087679f0aa80d32a2f4ec0172f5e902b/image-10001:v1.0 、动作为pull，在本地一台安装了docker软件的计算机上输入"docker login -u cn-north-1@XXXXXXXXXX -p YYYYYYYYYYY swr.cn-north-1
体模型，可控制真值物体显示或隐藏。 预测算法：可显示或隐藏除主车以外，他车的朝向前的行驶轨迹。 定位算法：可显示或隐藏主车的定位（通过算法计算出的信息）和真值（实际信息）的坐标信息。 规控算法：可显示或隐藏“主车局部规划轨迹”和“主车全局规划轨迹”。 高精地图：显示“路面”、“车
Evaluation类包含的字段 字段 说明 version 用于表示当前Octopus_eva.proto的版本。 score 用户保存批量仿真中单个场景下评测算法计算出的评测得分，Octopus的评分取值为[0, 100]。 avg_speed 单个场景下自动驾驶算法控制下主车的平均车速，单位m/s。 distance
重要度：在“重要度”列选择主要或次要。 设置评分方案。 可选主要次要log函数、主要次要均匀权重、全部均匀权重。具体介绍请查看评测分数计算介绍。 删除评测指标。 单击评测指标“操作”列内的“删除”，删除该评测指标。 被任务使用的评测项目和镜像不能删除。 以上信息选择无误后，单击“保存”，评测指标编辑完成。
YPE_ALL。 平顺性（Ride Comfort）检测 平顺性检测通常指汽车的垂向平顺性。平顺性用加速度均方根值来衡量。 加速度均方根值计算公式如下所示。 表示变量的均方根值，表示第个值，表示值的个数。 汽车的垂向平顺性是由悬架系统决定的，自动驾驶算法对垂向平顺性几乎没有影响，其影响的是车辆的纵向和侧向平顺性。
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
返修后有效帧变更为无效帧，累计时长会减去无效帧时间。无效帧变更为有效帧，累计时长会加上有效帧时间。 平均单框耗时：平均单帧标注/初审/终审的时间，计算方式为：累计工作时长/累计确认有效数。 导出人员标注效率 标注平台支持导出该项目所有标注员，初审员，终审员的标注效率，以Excel形式下载
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
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。
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
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：
据详情、数据预览、待发布区、版本管理和子集管理，详情请参考数据集详情。 说明： 数据集详情页也可以单击 “添加版本” 增量更新数据集。 点云数据集因在线渲染点云图像，故会出现短暂“加载中”过程，请用户耐心等待。 视频类、压缩文件不支持预览。 删除数据集 选择单个数据集，单击操作栏的“删除”，删除数据集。
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。
数据合规服务是自动驾驶云服务为用户提供数据硬盘递送、数据监管服务。 支持对上传合规服务的数据包进行脱敏处理，提供合规脱敏能力，支持将数据包中人脸、车牌、点云脱敏。 支持用户使用合规服务创建脱敏算子、下发脱敏任务。 在使用数据合规服务之前，需要先购买合规服务和数据服务。如何购买服务？ 在使用数据合
数据批导简介 在使用平台进行自动驾驶开发时，首先需要用户把原始数据上传至Octopus平台，即数据上云。下文介绍了通过对象存储导入数据的方式，帮助用户把车载平台输出的数据上传至Octopus平台上。 对象存储导入数据：用户需先将数据包上传至对象存储桶（可自定义）中，再导入到Oct
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