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增加分段点。 点云标注 关于点云标注工具的说明，请参考下表。 表6 标注工具使用说明 标注工具一级图标 标注工具二级图标 名称 功能 快捷键 无 选择 单击3D框进入选择状态，可对3D框进行三维拖动。 无 无 修改 双击3D框进入修改状态，可对3D框的三视图进行调整。 无 从上至下依次是：
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扫描确定目标大致位置，然后用2D图像检测来识别物体类别。
证书、漏洞和配置。建议用户定期更新账户密码。 镜像更新升级 Octopus包含数据资产、数据处理、标注服务、训练服务、仿真服务等功能模块，各模块采用统一的流程提供基础镜像。这些镜像会不定期更新升级，修复已知漏洞。 密码更新 建议定期更新密码，以提升账户的安全性。账户密码的复杂性需根据安全要求进行配置。
访问用户的身份，通过SK对请求数据进行签名验证，用于确保请求的机密性、完整性和请求者身份的正确性。如何获取访问密钥AK/SK？ 对象存储目录* 建议对象存储目录选择包含“Rosbag包和与数据包同名yaml”文件夹的上一级目录。 数据包筛选* 数据包需包含符合平台要求的传感器数据
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。 选择标注类别。 标注下拉列表页选择一标注名，进入标注状态。
别访问用户的身份，通过SK对请求数据进行签名验证，用于确保请求的机密性、完整性和请求者身份的正确性。如何获取访问密钥AK/SK？ 对象存储目录 建议对象存储目录选择包含“Rosbag包和与数据包同名yaml”文件夹的上一级目录。 数据包筛选 数据包需包含符合平台要求的传感器数据文件。详细请参考上传数据格式。
绘制矩形框。 选择矩形图形工具（快捷键3，非小键盘）。 在标注列表中选择需要标注的类别（非必要，也可等标注完成后，右键修改类别）。 单击选择的第一个点，移动鼠标选择需要绘制的第二个，再次单击结束。 绘制垂直线。 同选择矩形框工具方式与类别一致选择直线图形工具（快捷键2，非小键盘）。
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、网络层和数据层的安全防护套件。及时检测
可查看此数据包关联的数据处理作业，单击作业ID，可跳转至作业处理界面。 收集信息 车辆名称、标定ID、驾驶模式、采集站点、驾驶路线、采集时间、和总数据量以及各类传感器采集的数据量。 如果数据包异常，一般是由于与数据包同名的yaml文件配置错误，可参照与数据包同名的yaml配置文件说明
关系标注、意图标注及文档属性标注。提供文本标注模板工具，且可以通过管理后台进行标签和属性的配置；支持自定义标签属性及默认标签属性模板；支持多种标签展示类型；支持字体大小和行间距设置；提升项目功能完整性和标注服务在文本标注场景下的竞争力。当前支持文件类型包括：txt、yaml、cs
功能介绍 自动驾驶行业的关键开发工具对自动驾驶汽车开发和量产有着重要的推动作用。然而，自动驾驶面临许多问题，如海量的数据存储、模型迭代资源耗费、人工标注高成本、孤岛工具链等，开环验证和闭环仿真都很难快速迭代起来。为解决这个问题，Octopus自动驾驶云服务覆盖自动驾驶数据、模型、
选择标注类别。标注下拉列表页选择一标注名，进入标注状态。 单击左侧标注工具栏，选择对应的标注工具。 在图片界面单击左侧工具栏“补框”，绘制2D框，此时右侧标注列表只展示关联对象的标注物。键盘按键“ESC”退出绘制状态，右侧标注列表展示所有的标注物。 在点云界面单击左侧工具栏“AI标注”（快捷键b），框选3D，此
编译版本：同一个源模型使用不同芯片编译，生成的结果为该模型的不同版本。 任务日志：任务运行过程中生成的日志信息，详情请查看编译任务日志查看下载。 资源占用情况：显示任务占用的CPU、内存、GPU及显存占用率百分比的折线图，详情请查看资源占用情况。 删除任务 单击操作栏的“删除”，删除单个任务。 勾
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。
SITIZATION_SUCCESS，DESENSITIZATION_FAILED 枚举值： CREATED(已创建) SCANNING(扫描中) NORMAL(导入完成) ABNORMAL(导入异常) PRE_DESENSITIZATION(待脱敏) IN_DESENSITIZATION(脱敏中)
在第n帧选中一个追踪对象的标注框。 按c键将当前帧设置为关键帧。 图1 设置关键帧 向后切至第n+k帧。 选中同一个追踪对象（对象id相同）的标注框，如无该对象的标注框，则先使用标注框工具进行标注。 按c键将第n+k帧设置为关键帧，此时，平台自动计算中间帧关于此追踪对象的标注框，计算过程中的帧出现计算进度圈。
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。 图1 单击正点 在背景区域，通过鼠标左键单击负点（非目标对象区域的点），修正多边形。在多边形区域未包含的前景区域左键单击正点，修正多边形。 图2 单击负点 重复单击正或负点，修正预测的多边形，直到多边形达到较好的效果。 图3 修正预测的多边形
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。
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。
简称OBS）存储原始Rosbag数据以及预处理后的视频、抽帧图片等数据，实现安全、高可靠和低成本的存储需求。OBS的更多信息请参见《对象存储服务控制台指南》。 表1 Octopus各环节与OBS的关系 功能 子任务 Octopus与OBS的关系 数据资产 地图管理 高精地图上传后存储在OBS中。
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