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以下各文件夹为resim算法输出内容，按照topic分隔，命名可自定义，与opendata_to_platform.yaml内一致即可，尽量用常见字符 |--- planning.pb |--- perception
配情况。给节点增加标签，确认节点的用途，在资源规格中，给各个资源用途分配资源规格，支撑任务执行。资源不足时，用户需要单独购买扩展资源包。 用平台管理员账号登录Octopus平台。 在左侧菜单栏中单击“运维配置 > 集群纳管 ”。 单击CCE类型的集群名称，如“cce-user-job”，进入纳管详情界面。
添加场景标签，标签数量不超过50个。 直接选择：单击“添加标签”，从场景标签中直接选择标签，也可新建标签。 多项搜索：可根据需要决定是否启用多项搜索，输入多个关键字，中间用“;”隔开，可搜索多个关键字。 推荐标签：平台可解析场景文件中的内容推荐标签，目前场景格式支持OpenSCENARIO系列（推荐标签开关显示的前提是文件上传）。
osi后缀结尾的文件，则表示该仿真pb是按照OSI标准格式存储，需要先读取4个字节，获取下一帧GroundTruth长度，然后再读取一定长度的帧数据字节，用GroundTruth进行反序列化。如果是.pb结尾的文件，则利用sim_osi.proto中的SimData反序列化仿真pb中的内容。该步
Tiff强度拉伸 点云强度值会影响车道线和路面标识检测结果，对于不同的点云数据，需要进行不同强度值的拉伸，以达到更好的检测效果。 本章节介绍如何创建Tiff强度拉伸任务，并调整任务的强度值。仅任务状态为“执行成功”的任务支持调整强度值。 创建Tiff强度拉伸任务 在服务控制台“总览
3D车道线检测 上传融合点云、车辆轨迹、坐标偏移等数据，利用AI模型提取车道线和路面标识元素并整理融合输出完整线面矢量元素 。 创建3D预标注车道线检测任务 在服务控制台“总览 > 我的模型”区域，开通“3D预标注车道线检测”服务。 在左侧菜单栏中选择“智驾模型服务 > 3D预标注车道线检测”。
环境变量使用说明 镜像运行时，会向运行环境注入部分默认文件配置: 表1 环境变量说明 任务名称 文件名 环境变量 预标注任务 待标注数据集目录 OCTPS_DATASET_DIR="/tmp/…/data" 模型仓库中的模型算法目录（非内置） OCTPS_MODEL_DIR="/
创建SLAM构图任务 创建SLAM构图任务 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“SLAM构图”服务。 在左侧菜单栏中单击“智驾模型服务 > SLAM构图”。 单击“创建”，填写名称，输入路径，输出路径和描述信息。 输
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。 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（SK），在导入数据
基本概念 抽帧 抽帧是将解压后的数据包，抽出单幅画面，生成图片数据或者视频数据。 自动驾驶汽车在进行测试时会产生大量数据，车企需要对这些数据高效处理与分析，因此在进行自动驾驶研究时需要对这些原始数据有选择性、针对性地进行提取和分析，抽帧便是一种筛选数据的方式。针对数据类型，Oct
3D预标注 3D预标注当前支持目标检测和目标分割两种标注功能。支持的3D预标注类别如下： 目标检测：行人、自行车、摩托车、卡车、公交车、小汽车。 目标分割：Pedestrian（行人）、Bicycle（自行车）、Motorcycle（摩托车）、Truck（卡车）、Bus（公交车）
标注工具和快捷键说明 标注平台提供多种标注工具和隐藏快捷键，满足不同标注任务所需，提高标注效率。 2D标注 2D标注任务较多，类型多样，故平台开发多种标注工具，辅助标注工作，提高标注人员标注效率。 表1 标注工具说明 一级图标 二级图标 名称 功能 快捷键 无 选择 拖动标注框。
人工标注操作指导 本节主要介绍Octopus标注平台的标注界面操作（以图片标注为例），标注任务的详细操作指导请参考标注样例。语音标注任务的详情操作指导请参考语音标注任务。文本标注任务的详情操作指导请参考文本标注任务。 在左侧菜单栏中选择“标注服务 > 项目管理”。 选择“标注项目”页签，单击项目名称。
创建项目 在左侧菜单栏中选择“标注服务 > 项目管理”。 选择“标注项目”页签，单击“创建项目”，参考下表填写项目信息。 表1 标注项目参数 参数 说明 项目名称 项目名称不支持自定义，由需求方、项目类型、预计完成日期以及备注组成。其中，需求方、项目类型以及预计完成时间必填。 标注团队
开通合规脱敏服务 在使用数据合规脱敏能力之前，需先开通合规脱敏服务。合规脱敏支持人脸，车牌，点云，GNSS，高程脱敏能力。开通合规脱敏服务后，会根据处理脱敏数据量按需计费，您可以在费用中心查询费用账单。 开通服务 登录Octopus服务平台，在左侧菜单栏中单击“总览”。 单击按需
NSPECIFIED。 point_type：是一个PointType的枚举类型，表示该子类指标发生特殊状态（一般是指发生异常）时的时刻点用哪种形式存储起来。 其中PointType共有5种类型，参考PointType。 Points：是repeated float类型，保存每个子类指标发生特殊状态的具体时间点的值。
2D3D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
Octopus开发基本流程？ Octopus是一站式自动驾驶开发平台，从数据收集上云，到自动化处理数据，自动或手动标注数据，创建并增量更新数据集，并将数据集用于模型训练，以及基于特定场景的在线仿真，用户都可以在Octopus平台上完成。 图1 Octopus开发流程 采集数据 指
该指标的异常时间点记录类型为：POINT_TYPE_ALL。 平顺性（Ride Comfort）检测 平顺性检测通常指汽车的垂向平顺性。平顺性用加速度均方根值来衡量。 加速度均方根值计算公式如下所示。 表示变量的均方根值，表示第个值，表示值的个数。 汽车的垂向平顺性是由悬架系统决定的
4D分割预标注 4D分割预标注支持对大点云输入文件进行标注。支持的3D预标注类别如下： Pedestrian（行人）、Bicycle（自行车）、Motorcycle（摩托车）、Truck（卡车）、Bus（公交车）、Car（小汽车）、Trailer（拖车）、Construction
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