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多帧识别 前提条件 在服务控制台“总览”>“我的模型”区域，开通“场景识别”服务，具体操作步骤请参考开通我的模型和购买套餐包。 完成OBS授权委托，具体操作步骤请参考授权操作步骤。在服务控制台“总览”>“我的模型”区域，开通“2D图像生成”服务，具体操作步骤请参考开通我的模型和购买套餐包。
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。
指示标志牌前行为（Mandatory Sign）检测 指示标志牌前行为检测的目的是判断主车在这些指示标志牌前的行为是否合理，本设计考虑的指示标志牌有： 左转指示牌 右转指示牌 直行指示牌 左转直行指示牌 右转直行指示牌 左转右转指示牌 靠左行驶指示牌 靠右行驶指示牌 当主车前端超过左转指示牌，
禁止标志牌前行为（Prohibited Sign）检测 禁止标志牌前行为检测的目的是判断主车在这些禁止类标志牌前的行为是否合理。 本设计考虑评测的禁止标志牌有： 禁止机动车标志牌 禁止各种车辆标志牌 禁止驶入标志牌 限制宽度标志牌 限制高度标志牌 限制重量标志牌 在禁止机动车标志
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。
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
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
语音标注任务 语音标注任务是指对单段落语音或多段落进行语音标注，提供单段落和多段落语音标注模板工具，通过管理平台进行标签和属性的配置，支持智能语音交互场景下每一个细分环境的标注，也支持整个交互闭环的整体标注。支持讲话人属性（性别、角色等）配置，支持意图识别、问答标注和设备状态标注
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
内置场景挖掘规则 内置场景挖掘算法都是基于规则进行片段挖掘。平台支持的内置场景挖掘规则如下： 道路---道路环境---高速 检验规格： 包含高精地图信息 主车行驶区域road级别type为motorway 道路---道路环境---城市快速路 检验规格： 包含高精地图信息 主车行驶
场景挖掘 平台支持基于内置场景挖掘算法和场景识别大模型挖掘的能力，对数据包进行场景挖掘。具体操作步骤如下： 在左侧菜单栏中，单击“数据资产 > 源数据包”。 选择“数据包”页签，单击操作栏中的“详情”，进入数据包详情页。 单击数据包信息的“场景挖掘”，后台会自动进行内置场景挖掘。
标注流程 训练模型 训练算法 创建训练作业前需要先选择算法，可以使用Octopus内置的算法，也可以自定义算法。 训练算法 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，用于衡量一个模型及其标注结果的可信度。自动驾驶领域的模型多用于目标检测，如识
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，
内置评测指标说明 内置评测指标简介 减速度（Deceleration）检测 急转向（Steering）检测 急刹（Emergency Braking）检测 加速度变化率（Jerk）检测 平稳起步(Gentle Start)检测 平顺性（Ride Comfort）检测 乘员舒适性（Driving
服务韧性 韧性特指安全韧性，即云服务受攻击后的韧性，不含可靠性、可用性。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
标签管理 标签管理中的标签分为平台内置的场景挖掘标签和用户自定义标签。平台内置标签详情请查看表1 内置标签列表。用户还可根据实际需求，自定义设置需要的标签。当前支持两种方式添加标签：在线创建和文件上传。 表1 内置标签列表 场景挖掘方式 场景分类 子类 标签 内置场景挖掘规则 道路
数据场景 Octopus平台处理完原始采集数据后，平台支持内置和自定义场景挖掘算法，可自动提取对应场景行为的片段，展示在数据场景模块中。用户可将其生成单个仿真场景片段，为后续仿真开发做准备。 数据场景依赖以下三个topic：ego_tf(主车定位)、 object_array_v
功能总览 功能总览 全部 功能架构 数据资产 数据合规 数据处理 标注服务 训练服务 仿真服务 智驾模型服务 镜像仓库 运维配置 工作空间 功能架构 自动驾驶云服务（Octopus）是一个一站式的开发平台，能够支撑开发者从数据收集到仿真应用的全流程开发过程。整体由数据资产、数据服
导出任务 导出数据集 单击数据集列表操作栏的“导出”。 选择数据目的地。 图1 数据目的地 数据目的地：默认选择OBS。 访问密钥：请输入访问密钥（AK）。 私有访问密钥：请输入私有访问密钥（SK）。 OBS目录：请指定数据集导出后存放的目录。 访问密钥ID（AK）和私有访问密钥
模板管理 在进行自动驾驶模型训练过程中需要大量有标签的图片或视频数据，因此在模型训练之前需要对处理完的数据进行各类标注，进行场景识别。Octopus提供预标注功能，支持部分预标注模型，能够节省70%的人力成本。也提供人工标注功能，用户可以针对未标注数据在线手动标注或预标注后人工确
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