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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。
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在页面左上方单击“控制台”，进入华为云管理控制台。 在控制台右上角的账户名下方，单击“我的凭证”，进入“我的凭证”页面。 在“我的凭证”页面，选择“访问密钥 > 新增访问密钥”。 填写该密钥的描述说明，单击“确定”。根据提示单击“立即下载”，下载密钥。 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
one_way_junction单行线路口 单行线路口是指该路口的所有road均为单行线，比如一个普通的十字路口由8条road组成. 用途：创建junction城区路口的静态场景（地图） 参数：参数如下表. Parameter Type Mandatory Description
Key）：与访问密钥ID结合使用的密钥，对请求进行加密签名，可标识发送方，并防止请求被修改。 使用AK/SK认证时，您可以基于签名算法使用AK/SK对请求进行签名，也可以使用专门的签名SDK对请求进行签名。详细的签名方法和SDK使用方法请参见API签名指南。 签名SDK只提供签名功能，与服务提供的SDK不同，使用时请注意。
Octopus平台支持用户删除数据包，执行删除操作的数据包将暂存回收站，等待用户可根据项目情况及时恢复或永久删除。具体操作参考如下： 在左侧菜单栏中，选择“数据资产 > 源数据包”。 在“数据包”页签，选择指定数据包操作栏内的“更多 > 删除”，根据界面提示删除数据包，删除后的数据包将放入回收站。 查看数据包状态。
json。标签文件中包含了当前任务所选择的所有标注物的基本信息。预标注结果中每个标注对象所需的标注物id，可通过此文件中的id字段获取。标注物文件内容示例如下。 [ { "id": 2085, # 平台上所建标注物的ID "name": "Car", # 平台上所建标注物的名称 "color":
</ConditionGroup> </StopTrigger> 为了到达终点的评测，一般建议延迟5s执行，等待评测检测成功。此处对应前文中的DelayTime。 xosc类型场景，OpenSCENARIO 0.9.1的示例如下： Read the expected destination
模型推理脚本，用户接收数据集路径和推理结果存放路径，按照一定要求将每张图片的推理结果存入对应路径json文件中。 自定义库。 允许用户使用自定义库，但不推荐使用需要编译的库，以避免与内置库文件冲突。示例中使用Python语言中的package作为自定义库。 自定义脚本。 允许自定义除启动文件以外的自定义脚本文件，可根据实际所需编写。
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。
String 用于排序的字段，查询结果会基于该字段排序。 offset 否 Integer 分页查询的偏移。 limit 否 Integer 分页查询时查询结果数量。 search 否 String 查询条件。 simulator 否 String 仿真器，支持VTD和SimPro。 枚举值：
描述 算子内容、用途等的简要描述，不包含“@#$%^&*< > \”，不得超过255个字符。 可见范围 支持私有或团队。 ● 私有：该模板只有创建者可操作，其他用户不可见。 ● 团队：该模板当前工作空间下被授权的用户均可见。 运行镜像 可选择镜像仓库中已创建好的镜像。 镜像版本 选择镜像版本。
审核模型 选择审核模型和版本。 标注脚本 选择标注脚本。 资源规格 当前项目中可用的资源规格。 优先级 设定任务的优先级，数值取[-50,50]的整数，数字越大，优先级越高。 可一同预审核的任务 选择需要一同审核的标注子任务。 配置成功后，单击子任务名称，进入批次子任务详情，选择“预审核任务详情”。
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。
排队任务管理 不同用户可以对自己的任务进行优先级排序。 在左侧菜单栏中单击“仿真服务 > 并行仿真”。 在界面的右上角，单击“排队任务管理”，可对需要管理的任务进行上移，置顶等操作。 父主题： 并行仿真
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，用于衡量一个模型及其标注结果的可信度。自动驾驶领域的模型多用于目标检测，如识别并标注出图像中车辆、行人、可行区域等对象。 模型评测 编译镜像 编译镜像可以将训练模型转换为特定芯片支持的可识别的文件，编译镜像模块支持对编译镜像的增加、查询、删除以及编辑。
sidewalk bool yes 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:
描述、关联仿真任务数和创建时间等信息。 场景列表：该场景库中包含的所有场景。场景的具体操作请参考场景管理。 修改场景库信息/场景库分类信息 单击场景库名称或场景库分类后的，修改场景库或场景库分类的信息。 删除场景库/场景库分类 单击场景库名称或场景库分类后的，删除指定场景库或场景库分类。
制作CCE集群训练镜像 Octopus平台依赖算子镜像内的/bin/bash、stdbuf、tee软件，请确保基础镜像内包含上述软件且能通过PATH找到。 一般情况下，训练与评测定义为同一个引擎，主要包括算法或评测脚本运行所需要的基本依赖环境。用户可使用命令行模式或Dockerfile模式进行构建。
并关联到导入的路采场景。 description 是 MutableFileSrlz object 描述的内容。 file 否 file object 仿真场景文件，场景文件为OpenSCENARIO格式。 simulator 是 String 仿真器，支持VTD和SimPro。
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