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标注员 认领标注任务 人工标注操作指导 标注工具和快捷键说明 父主题： 标注服务
单击在线服务名称，查看在线服务详情。 在线服务详情页，查看在线服务基本信息、调用接口和配置信息。 查询在线服务 在搜索输入框中输入搜索条件，按回车键即可查询。 在线服务相关操作与任务所处状态约束关系请见下表： 内置在线服务不支持“修改”、“启动”、“停止”、“重启”和“删除”操作。 以下列表只展示迭代模型创建的在线服务的操作状态与约束关系。
其他常见问题 如何上传数据至OBS？ 如何查看账号ID和IAM用户ID？ 如何获取访问密钥AK/SK？ 提示“上传的AK/SK不可用”，如何解决？ 如何查看Octopus与OBS桶是否在同一区域？ 如何查看用户拥有的权限？
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
在评测列表，还可以进行以下操作： 表1 评测列表相关操作 任务 操作步骤 搜索评测 在搜索框中输入关键字搜索相关评测。支持通过评测名称、评测ID和评测类型搜索。 查看评测详情 单击评测名称，页面跳转至评测详情页。 编辑评测 单击操作栏中的“编辑”，可编辑评测的信息。 删除评测 单击操作栏中的“删除”，可删除该评测。
并行仿真 Octopus平台的并行仿真模块分为任务配置和仿真任务两部分。用户在任务配置模块，可使用自研仿真算法，根据Octopus自研仿真评测体系，从行车安全、驾驶行为、乘员舒适性等多维度测评在多种条件下的仿真场景中控制算法控制质量。在仿真任务模块，可将仿真任务运行中关键指标变化绘制成图表，直观形象。
road_aids_type road_aids_type yes 道路辅助设施类型，匝道合流时匝道和主路的连接方式，目前共有三种：DType-1（直接式1）、DType-2（直接式2）和PType（平行式）。 参数取值范围： lane_width: length = [3m..4m]
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
关联。osc2.0支持的struct类型有：odr_point、position_3d、road_point、orientation_3d和pose_3d。 position_3d 定义：笛卡尔（XYZ）坐标系中的三维位置（position）。 用途：设置坐标系中的三维位置，用于构成xyz_point。
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，并且主车位于副车后方，则认为发生追尾碰撞。 当主车和发生碰撞的副车的夹角在或者内，并且副车位于主车后方，则认为发生被追尾碰撞。 当主车与副车的碰撞夹角在内时，则认为发生正面对碰。
密钥文件会直接保存到浏览器默认的下载文件夹中。打开名称为“credentials.csv”的文件，即可查看访问密钥（Access Key Id和Secret Access Key）。 父主题： 其他常见问题
esult/data。预标注/预审核结果按照特定格式保存在json文件中。3D数据帧中json文件的路径及命名和点云文件保持一致，2D数据帧中json文件的路径及命名和图片文件保持一致。以上述2D数据帧为例，结果文件组织结构如下所示： TARGET_RESULT_DIR /XX/…/XX/├─子文件夹1
自动驾驶云服务适用于您的子用户是可控的、可信任的场合，不适用于子用户不可控、不可信的场合，例如您授权其他客户作为子用户共同使用自动驾驶云服务的情况。请确保您的子用户是可控和可信任的。 计算资源：您在自动驾驶云服务中订购的通用处理节点、AI处理节点。 容器化处理作业：数据处理任务、标注任务、训练任务、推理任务、并
是否有人行道. junction_type junction_type yes 路口的类型，目前支持两种类型crossroad（十字路口）和T-junction（丁字路口） 参数取值范围： lane_num: int = [1, 2, 3, 4] bikeway: bool = [true
是否有人行道。 junction_type junction_type yes 路口的类型，目前支持两种类型crossroad（十字路口）和T-junction（丁字路口）。 参数取值范围： lane_num: int = [1, 2, 3, 4] bikeway: bool =
用户的作业容器需要解析rosbag，并将转换结果输出到output目录，结果示例如下： 每个传感器提取的数据保存在单独的文件夹，其中camera和lidar传感器提取的样本文件必须以时间戳命名。任务结束标志文件，_SUCEESS或_FAILURE分别代表任务成功或失败。opendata_to_platform
main.py”。可以参考算子示例中各算子的启动命令。 输出类型 可选择“数据标记”，“数据集”，“数据回放”，“回放仿真”，“数据图表”和“数据脱敏”。 数据标记：用于场景挖掘作业（Rosbag to场景片段）。 数据回放：输出结果是OpenData格式（Rosbag to OpenData）。
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”。 在“车队管理”页面的列表中，可以查看新创建的车队。
05rad，该阈值可以用户自定义），则偏移车道中心线横摆角检测不通过。 车道保持检测需要排除主车进行了换道操作，对于换道期间进行偏移车道中心线距离检测和偏移车道中心线横摆角检测，将会出现假阳性的结果。 当主车所在的road id保持不变，在某一时刻，其lane id发生变化，在该时刻的前后一定时间内（本设计取2s）发生换道。
支持录入连续型参数之间的相关系数（值为1时，表示变量完全正相关。值为0时，表示变量间独立。值为-1时，表示变量完全负相关），并根据参数分布和相关系数进行联合概率分布采样。而离散型参数根据给定的取值列表进行随机采样。 重要型采样 重要性采样是在优化目标边界附近进行采样，利用上一次泛
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