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务、自动驾驶标注云服务、自动驾驶训练云服务、自动驾驶仿真云服务、自动驾驶大模型云服务、配置管理服务，帮助车企以及研究所快速开发自动驾驶产品。 “一站式”是指自动驾驶产品开发的各个环节，包含数据资产、数据合规、数据处理、数据标注、增量数据集、模型训练、仿真测试等操作都可以在Octo
换道（Lane Change）检测 换道检测的目的是判断主车在换道过程中的换道持续时间以及换道时的侧向加速度是否合理。 换道是指当主车所在的road id保持不变， 在某一时刻，其lane id发生变化， 在该时刻的前后一段时间内主车处于换道过程。 对于判定换道时的侧向加速度是否合理， 本
Control）的最大减速度，和AEB（Autonomous Emergency Braking）的最大减速度。 急刹检测的目的是判断主车在行驶过程中是否达到ACC和AEB的最大减速度。 ACC的最大减速度通常为。 AEB的最大减速度通常为。 该两项子指标关联的内置可视化时间序列数据均为：accX。
逆行（Reverse Direction Driving）检测 逆行检测的目的是判断主车行驶过程中是否按车道规定的方向行驶。 根据OPNENDRIVE中对车道的lane id的定义， 沿着道路的reference line的前进方向， reference line右侧的lane id由0逐渐递减，左侧的lane
压实线（Onto Solid line）检测 压实线检测的目的是判断主车行驶过程中是否压到实线。 当主车与距离最近的车道线的小于主车宽度的一半时，并且该车道线的类型为OSI定义的osi3.LaneBoundary.classification.type.TYPESOLIDLINE，则认为主车的轮胎已经压到实线。
IAM权限控制。 用户使用Octopus的任何功能，都需要通过IAM权限体系进行正确的权限授权。例如：用户希望在Octopus创建训练作业，则该用户必须拥有 "训练服务" 的权限才可以完成操作（无论界面操作还是API调用）。 管理员新创建的用户在没有配置细粒度授权策略时，默认具有Octo
急转向（Steering）检测 侧向加速度过大会对车辆的侧倾稳定性和乘员体验造成不良影响，急转向检测的目的是判断主车在行驶过程中，侧向加速度是否过大。 侧向加速度的阈值设置为2.3 ，具体参考《i-vista评测规程》第5页最后一段。 该指标关联的内置可视化时间序列数据为：accY。
数据标注 对数据进行场景标记，用以场景识别并进行模型训练。 难例 难例是模型训练过程中，出错率很高的一部分样本。是数据经过自动标注后，未标注成功或者标注错误的数据，需要通过人工筛选得到。可以通过维护难例集，将这部分样本集中维护，最终重新用于训练，持续提升算法和模型精度。
本节介绍Octopus API请求的组成，并以调用IAM服务的获取用户Token接口说明如何调用API，该API获取用户的Token，Token可以用于调用其他API时鉴权。 您还可以通过这个视频教程了解如何构造请求调用API：https://bbs.huaweicloud.com/videos/102987
如何查看Octopus与OBS桶是否在同一区域？ 在使用Octopus各功能时，如创建训练作业、创建数据集等，涉及到需要指定OBS目录时，都需要保证此OBS桶与Octopus在同一区域。 查看OBS桶与Octopus是否在同一区域 查看创建的OBS桶所在区域。 登录OBS管理控制台。
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。
研发更便捷。训练服务的开发流程如下： 训练服务操作引导如下： 算法管理：负责管理用户上传的符合平台规范的算法。 训练任务：用户选择训练算法和训练数据集创建训练任务进行训练。 模型评测：负责管理评测脚本、评测任务和评测对比任务。 编译管理：包含编译任务和编译镜像。训练产生的模型版本
车道保持（Lane Keeping）检测 车道保持检测的目的是判断主车在行驶过程中能否很好地沿车道中心线行驶。 车道保持检测分为两个指标： 偏移车道中心线距离检测 偏移车道中心线横摆角检测 偏移车道中心线距离检测是指主车的质心相对于车道中心线的垂直距离，当该偏移距离大于某一阈值时（本设计取0
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。 增量数据集 将标注后的数据根据数据类型、标注、标签等，建立不同种类的数据集，同时支持数据集增量更新，可针对性用于不同算法和模型的训练。 模型训练 基于平台上创建好的数据集，可对自定义算法或内置算法进行训练，并对生成的模型进行评估，也可进一步用于预标注。
如何解决不小心释放在线仿真机器的问题？ 现象：使用在线仿真时，操作过程中不小心关闭页面、退出登录或释放机器。 解决办法： 再次选择“仿真服务 > 在线仿真”，找到指定仿真机器，单击进入在线仿真页面。 图1 进入在线仿真页面入口 进入仿真机器后，单击等待刷新，约10s后桌面会启动完成。
集导出到自有OBS桶中。 数据缓存：提供专用高速文件存储功能，加速训练和评测读取数据集的速度。 模型管理：负责对模型仓库和模型版本进行各种操作，模型仓库可包含多个模型版本，支持上传符合平台规范的模型用于标注或训练任务。 通用存储：支持创建通用存储，用于数据存储。 父主题： 数据资产
个人数据说明 Octopus自动驾驶服务平台在自动驾驶开发的过程中，在以下场景中需要您同意授权我们收集和使用您的内容数据，其中可能包括个人信息或个人敏感信息，对于这部分数据您有义务根据所适用国家的法律制定必要的用户隐私政策并采取足够的措施以确保用户的个人数据受到充分的保护。 表1
注。 图7 放大标志 标注完成后，勾选标注界面下方“已标注”。如果判断属于难例，还需勾选“难例”。如果判断该图片属于无效图，勾选“无效”。当前数据标注完成后单击“保存任务”。单击“下一张图片”继续标注。 在标注过程中，为防止标注丢失，可随时单击“保存任务”。 父主题： 标注员
仿真任务结果 仿真算法的质量由仿真结果呈现，仿真服务模块以自动驾驶过程中关键指标的检测结果为依据对仿真算法进行评测，回放可查看场景，信号查看器是对仿真结果的展示。 仿真任务结果展示可以有以下几种，按钮可单击条件判断为如下：（如果文件不存在，界面会报错提示） 回放按钮：录制模式下即可单击。
通用储存 数据合规 数据递送 数据脱敏 数据处理 数据批导 数据处理 回放仿真 标注服务 项目管理 团队用户 标注管理 培训考试 训练服务 算法管理 训练任务 模型评测 编译管理 仿真服务 在线仿真 仿真算法 评测管理 场景管理 并行仿真 智驾模型服务 模型微调 场景识别 2D图像生成
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