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包年/包月自动驾驶云服务到期后会影响云服务器正常运行。如果您想继续使用，需要在指定的时间内为服务、资源、模型续费，否则将终止服务，系统中的数据也将被永久删除。在到期前续费成功，所有资源、数据得以保留，且服务的使用不受影响。 表1 续费相关功能 功能 说明 手动续费 包年/包月云服务、资
通行速率用于评价主车在场景中从起点到终点的效率，主车越快到达终点，则通行速率越高。 本设计取通行速率的默认阈值为0m/s，即如果主车平均速度小于等于0，则该指标不通过。 通行速率指标可有效避免主车一直不动，其他评测指标均通过，导致得分却很高的情况发生。 该指标关联的内置可视化时间序列数据为：speedX。
单击“标注类型”，选择合适的标注物。 图3 修改标注类别 完善标注信息。 选择音频的性别和额外属性，填写音频的内容和讲话人角色信息。 图4 完善标注信息 性别：选择讲话人的性别。 内容：描述当前讲话的内容。 角色：判断当前讲话人的角色。 属性：选择音频的额外属性。 修改标注音频。
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。在当前3D检测的基础上，通过2D cross-check提升3D检测类别的精度提升。 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。
（预终审-终审）任务的操作步骤。 在左侧菜单栏中单击“标注服务 > 项目管理”。 选择“标注项目”页签，单击项目名称。 选择“批次任务列表”，单击批次任务前的。 单击子任务操作栏中的“认领”，认领该任务。 单击子任务操作栏中的“更多 > 审核”，配置审核配置。 表1 审核配置参数
vehicle_info = 1。 } Camera 采集的camera数据通过转换工具可以保存为“.jpg”图片数据。 Lidar 采集的点云数据通过转换工具可以保存为标准的pcd格式数据。 Gnss 对于卫星导航系统数据录制的消息格式，需遵循一定规范，其中部分字段为必选，其他请根据实际需要自由选取。
单击“确认”，等待数据集导出。 查看导出的数据集。 单击“导出任务”页面，即可看到导出任务，可对任务进行删除操作。 在指定的OBS桶中（如“Octopus-beijing1”）可以看到下载的数据集文件夹目录，将包含该数据集的全部文件。 图2 OBS桶 导出的数据集文件目录结构可参考如下（包含图片标注）：
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。 该指标
添加/删除锚点：锚点可辅助确认车辆的大小。 根据标注规范，进行标注。 修改标注框。 根据标注对象不同，修改方式也有所不同。修改方式可参考以下示例。 车道线的修改，可通过在标注界面，单击已经标注的具体标注的线，标注的车道线将处于可选择状态，此时可通过拖拉标注的线中的点修改。 人车矩形框的修改，在标注界
符。 Boot文件路径 输入标注脚本启动文件的路径，该路径为启动文件在脚本中的相对路径。 如果启动文件“xxx.py”位于脚本的一级目录下，则路径为“xxx.py”，文本框内只需输入“xxx”。 如果启动文件“xxx.py”位于脚本的二级目录下，则路径为“xxx/xxx.py”，文本框内只需输入“xxx/xxx”。
对于获取用户Token接口，您可以从接口的请求部分看到所需的请求参数及参数说明。将消息体加入后的请求如下所示，加粗的斜体字段需要根据实际值填写，其中username为用户名，domainname为用户所属的账号名称，user_password为用户登录密码，cn-south-1为project的名称，如cn
RE”的标识文件，用于通知系统作业已失败。 运行完成并上传的挖掘结果可以在“数据场景”模块进行检索、查看。选中一个场景片段后可以通过“回放”按键跳转到数据包的对应时间点进行回放，长度在10秒到99秒之间的场景片段可以生成仿真场景。选中片段后的预览样本图根据挖掘片段所对应的传感器类型选择相应的传感器样本来进行展示。
使用Octopus进行自动驾驶开发时，您需要将数据上传至对象存储服务（OBS）桶中。 您可以登录OBS管理控制台创建OBS桶，并在您创建的OBS桶中创建文件夹，然后再进行数据的上传。 OBS上传数据的详细操作请参见《对象存储服务快速入门》。 父主题： 其他常见问题
动触发“任务管理”中关联的仿真任务。 镜像管理 单击“仿真服务 > 算法管理”，单击指定算法名称。 在算法详情页，单击“创建镜像”，输入镜像版本。 图3 创建镜像 单击“确认”，镜像列表可查看创建完成的镜像。 删除镜像。 单击指定镜像名称后“操作”栏内的“删除”。删除该镜像。删除后不可恢复，请谨慎操作。
示例代码 以下为主程序文件ros2opendata.py中截取的代码片段，分别运行不同的功能，详见注释。 运行前准备： 解析点云消息： 解析gnss消息： 写opendata_to_platform.yaml文件： 父主题： Rosbag转OpenData作业（数据回放）
平台提供算法编辑器，在创建成功的算法名称后单击“在线编辑”，或单击算法详情页右上角的“算法编辑”，进入该算法的在线编辑页面。如图6 在线编辑算法，界面左侧显示的是该算法包内的所有算法文件，以目录树的形式展示，支持编程语言的渲染，支持MarkDown文件的实时双屏预览。 图6 在线编辑算法
何措施避免碰撞的表现要好。 是否响应的判断是基于碰撞发生时，主车是否制动减速或者转向，发生了制动减速的标准是减速度大于，发生了转向的标准是横摆角速度大于，则主车进行了避免碰撞的响应措施。 另外，对于车的车碰撞，本设计根据碰撞方位进行了细分。 当主车和发生碰撞的副车的夹角在或者内，
2.5D人车图片标注任务 2.5D人车图片标注任务相比于2D人车标注任务，由2D的矩形框转变为2.5D框，可以定位车辆车身的正面与侧面，辅助开发者辨别车辆的行驶方向。 绘制对象 单击2.5D图片标注任务，选择一张图片进入人工标注。 选择标注工具。 单击左侧工具栏2.5D标注工具（快捷键5，非小键盘）。
象区域的点)或负点（非目标对象区域的点）， 自动得到较优的多边形。具体步骤如下： 单击快捷键“4，非小键盘”，进入多边形绘制状态。 单击快捷键“z”键进入目标对象的交互式标注模式， 页面右上角出现“交互式分割已开启”字样。 在前景区域，通过鼠标左键单击正点(目标对象区域的点)，得到预测的多边形。
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。 判断主车停车后距离停止线是否合理时，
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