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传感器标定 标定数据记录车辆本身以及车辆上传感器的配置信息，一个标定项对应一个传感器标定文件。Octopus标定文件需满足标准，平台会对上传的每个标定文件名、格式和类型做检查。 本地编写标定文件 当前支持车架配置以及传感器标定信息配置：车架配置、相机以及激光雷达。 以创建激光雷达
标定文件模板 Vehicle车辆标定文件模板 标定文件名：“车辆自身参数.yaml” 文件内容示例： # The vehicle config vehicle: # basic mass: #质量 # Body
标定管理 车辆管理 传感器标定 标定文件模板 父主题： 数据资产
车辆管理 平台支持配置车队、车辆，以及两者的所属关系。 创建车队 在左侧菜单栏中，单击“数据资产 > 标定管理”。 选择“车辆管理”页签，单击“车队管理 > 新建车队”，填写车队名称和描述信息。 图1 新建车队 车队名称：车队展示名称。 描述：简要描述车队信息。 单击“确定”。
标定文件上传失败的原因？ 检查标定类型 标定文件必须上传到对应类型标定项，如激光雷达标定文件，只能上传到激光雷达标定项，平台会对文件标定类型和关键参数进行校验。 检查是否重名 标定文件可以重名，但上传到平台的标定项名称不可重名。 检查文件内容 平台会对每种类型标定文件中的关键参数
数据类型：包括各传感器数据、车辆数据、目标推理数据、自车坐标姿态以及标签记录数据等。 数据格式：Octopus OpenData格式。其中相机采集数据文件后缀为“.jpg”，激光雷达采集数据文件后缀为“.pcd”，其他采集数据文件后缀为“.pb”（谷歌定义的protobuf格式文件）。
数据类型：包括各传感器数据、车辆数据、目标推理数据、自车坐标姿态以及标签记录数据等。 数据格式：Octopus OpenData格式。其中相机采集数据文件后缀为“.jpg”，激光雷达采集数据文件后缀为“.pcd”，其他采集数据文件后缀为“.pb”（谷歌定义的protobuf格式文件）。
数据类型：包括各传感器数据、车辆数据、目标推理数据、自车坐标姿态以及标签记录数据等。 数据格式：Octopus OpenData格式。其中相机采集数据文件后缀为“.jpg”，激光雷达采集数据文件后缀为“.pcd”，其他采集数据文件后缀为“.pb”（谷歌定义的protobuf格式文件）。
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。 数据场景：平台处理完原始采
3D2D融合预标注 自动驾驶传感器中，各个模态有各自的优势和劣势。比如相机模态对visual appearance的感知更为准确，激光雷达模态对距离感知更为有效。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
择一个对象框模板，再在模板中选择对象框。如果系统未查到可选的对象框模板，建议您尝试切换相机视角，切换对象类型或者减少对象数量。 图2 创建2D图像参数 图3 选择对象框模板 相机视角：选择相机视角。对象类型选择“地锁”时，只能选择“后视”视角。 时间段：选择时间段。 天气：选择天气。
Octopus各环节与OBS的关系 功能 子任务 Octopus与OBS的关系 数据资产 地图管理 高精地图上传后存储在OBS中。 标定管理 传感器标定上传的标定文件存储在OBS中。 数据场景 场景挖掘后切出的rosbag片段存储在OBS中。 数据集 数据集存储在OBS中。 数据集的标注信息存储在OBS中。
数据服务常见问题 标定文件上传失败的原因？ 平台对接数据格式有哪些要求？
数据资产 数据资产简介 数据总览 地图管理 标定管理 源数据包 数据场景 数据集 数据缓存 模型管理 通用存储
nDRIVE格式的地图文件。 上传地图数据包 标定管理 标定管理支持车队、车辆，以及传感器标定的配置，用户可自定义管理车队、车辆或传感器标定，方便即时管理车辆以及标定信息。为以后车辆采集数据做更好的铺垫。 车辆管理 传感器标定 标定文件模板 源数据包 在源数据包中对原始数据进行生
描述 name String 传感器名称 format String 数据格式 calibration_item_id Long 标定信息(若传感器无标定信息，则此项不会返回) size Long 数据量大小 表12 preprocessor 参数 参数类型 描述 id Long 算子id
导入ID：单击导入ID，页面跳转至导入任务详情。 数据包详情 数据目录、数据类型、标定项ID、数据格式、数据量。 数据处理 可查看此数据包关联的数据处理作业，单击作业ID，可跳转至作业处理界面。 收集信息 车辆名称、标定ID、驾驶模式、采集站点、驾驶路线、采集时间、和总数据量以及各类传感器采集的数据量。
八爪鱼自动驾驶平台的多机分布式训练功能可以帮助用户加快模型训练速度，提高训练效率，并支持更大规模的深度学习任务。通过多机分布式训练，用户可以将训练任务分配到多台计算机或服务器上并行进行，充分利用硬件资源，加快模型收敛速度，提高训练效果。平台支持多种深度学习框架，如TensorFlow、PyTorch等，并提供简单易用
模型评测 在机器学习中，通常需要使用一定的方法和标准，来评测一个模型的预测精确度。自动驾驶领域通常涉及目标检测、语义分割、车道线检测等类别，如识别车辆、行人、可行区域等对象。 评测脚本 评测任务 任务队列 评测对比 模型数据集支持 父主题： 训练服务
#标定项ID "sensor": "lidar", #传感器类型 "timestamp": 1669339994173, "size": 0 }, "image_meta_infos": [ #图片属性信息，包含标定项id
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