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离的可用区，这些可用区通过延迟低、吞吐量高且冗余性高的网络连接在一起。利用可用区，您可以设计和操作在可用区之间无中断地自动实现故障转移的应用程序和数据库。与传统的单个或多个数据中心基础设施相比，可用区具有更高的可用性、容错性和可扩展性。 Octopus通过对DB的数据进行备份，保
当主车前端超过左转指示牌， 并且主车不存在左转行为， 则左转指示牌前行为检测不通过。 当主车前端超过右转指示牌， 并且主车不存在右转行为， 则右转指示牌前行为检测不通过。 当主车前端超过直行指示牌， 并且主车不存在直行行为， 则直行指示牌前行为检测不通过。 当主车前端超过左转直行指示牌， 并且主车不存在左转直行行为，
must be "0.0.0.0", port must be 8080 if __name__ == '__main__': # 访问创建推理服务时选择的模型版本文件 torchserve = PTVisionService(model_path=os.getenv('OCTOPUS_MODEL')
自定义模型文件 自定义模型文件“xxx.pb”，需要通过编写自定义脚本加载并使用。自定义模型文件的存放位置及名称可自定义，可以将相关模型文件保存至子文件夹中，也可以保存至根目录下。 环境变量使用说明 模型推理所需的待审核数据集目录等信息均可通过注入镜像的环境变量获取，详情见镜像制作（标注）。
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
描和2D图像检测，则可以由3D扫描确定目标大致位置，然后用2D图像检测来识别物体类别。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
鱼眼图片，还支持普通图片的预标注；车道线检测能够快速标注车道线的位置和类别。 2D预标注默认使用服务内置的初始模型部署的在线服务，您也可以通过修改“当前生效在线服务”，修改为模型微调后的迭代模型部署的“运行中”的在线服务。 前提条件 在服务控制台“总览”>“我的模型”区域，开通“
一纳管，更方便查看节点资源使用量和修改节点用途，以及设置资源规格。其中，cce-user-job集群需强制纳管以适配资源规格。如果用户直接通过后台操作k8s集群及节点造成环境错乱，则需承担责任。 图1 集群纳管列表 集群纳管相关操作 在“集群纳管”列表，可对纳管进行以下操作。 表1
pb”，需要通过编写自定义脚本加载并使用。自定义模型文件的存放位置及名称可自定义，可以将相关模型文件保存至子文件夹中，也可以保存至根目录下。 环境变量使用说明 模型推理所需的待标注数据集目录、预标注结果数据目录、标注物文件目录、模型文件目录、预标注日志文件目录均可通过注入镜像的环境变量获取，详情见镜像制作（标注）。
即使主车未发生碰撞，当碰撞时间过小时，发生碰撞的风险太大，这样也是不合理的。 当碰撞时间小于某一阈值（该阈值可用户自定义，本设计默认取1.5s），则判定碰撞时间检测不通过。 该指标关联的内置可视化时间序列数据为：暂无。 该指标的异常时间点记录类型为：POINT_TYPE_POINT。 父主题： 内置评测指标说明
前车重新启动后， 主车重新启动的时间要合适， 该时间允许用户自定义， 本设计默认取3s。 当重新启动时间大于指定阈值时， 则跟车起停检测不通过。 该指标关联的内置可视化时间序列数据为：暂无。 该指标的异常时间点记录类型为：POINT_TYPE_REGION。 父主题： 内置评测指标说明
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。 该指标关联的内置可视化时间序列数据为：暂无。 该指标的异常时间点记录类型为：POINT_TYPE_REGION。 父主题： 内置评测指标说明
采样方式介绍 蒙特卡洛采样 蒙特卡洛采样是一种简单的随机抽样，根据概率分布进行采样，如对样本服从µ=0，δ=1的正态分布，通过蒙特卡洛采样进行采样，采样得到的点能满足正态分布要求，如下图所示，采样得到的点会集中µ=0附近，要想采样得到更边界的点，需要进行大量采样。 图1 蒙特卡洛采样
ax不高于5m。 是否礼让通过判断车辆前端纵向距离行人低于min/2，速度是否大于0时，如果速度大于0，则没有进行礼让。 重新启动时间同样允许用户自定义，本设计去的默认最长重新启动时间为3s。 当主车行为不满足对应的条件时，则行人横穿马路礼让检测不通过。 该指标关联的内置可视化时间序列数据为：暂无。
3m，该阈值可以用户自定义），则偏移车道中心线距离检测不通过。 偏移车道中心线横摆角检测是指主车行驶时速度方向与车道中心线的夹角，当该夹角大于某一阈值时（本设计取0.05rad，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
进行比较。 变异系数的公式如下所示。 表示变异系数，表示标准差，表示均值。 本设计当主车速度的变异系数大于0.15时，判定乘员舒适性检测不通过。 该指标关联的内置可视化时间序列数据为：speedX。 该指标的异常时间点记录类型为：POINT_TYPE_ALL。 父主题： 内置评测指标说明
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， 主车在停止线前20m范围内发生停车行为， 则绿灯前直接通行不通过。 当交通灯由红灯变为绿灯后， 如果主车重新启动的时间大于一定阈值（本设计取3s）， 则绿灯后重新启动时间太大。 该指标关联的内置可视化时间序列数据为：暂无。
当满足该条件后， 如果主车没有进行转向避让和减速避让， 则对应的检测不通过。 减速避让检测不通过是指主车的加速度大于0。 其中转向避让检测考虑到中国是靠右行驶， 在设计该类测试场景时， 对向车会是在主车的左侧。 转向避让检测不通过是指主车没有向右边转向。 该指标关联的内置可视化时间序列数据为：暂无。
明主车算法通过；因此支持让用户设置各项子指标是否需要预警和期望的预警次数； 默认期望的预警次数为-1，此时只要该预警功能激活至少一次，则评测项通过；当设置期望的预警次数为正数或0时（0代表期望预警功能不被激活），只有当预警功能激活次数和期望预警次数相同时，评测项才通过； 该指标仅
作。当前支持使用Rosbag数据格式收集采集数据。 上传数据 原始数据采集完毕后，在平台上创建数据收集任务，通过多种方式上传数据文件至Octopus平台。 数据处理 通过用户自定义算子对Rosbag数据包进行处理，最终将原始数据结构化，解析出各种不同传感器详细数据，如摄像头录制的
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