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\”，不得超过255个字符。 单击“确定”，套件创建成功。 单击测试套件文件夹名称，右侧显示套件的基本信息以及套件内的用例列表。 测试套件相关操作 在“测试套件列表”，还可以进行以下操作。 表1 测试套件相关操作 任务 操作步骤 复制测试套件 单击测试套件文件夹后的，输入测试套件名称，可复制测试套件。
统计信息 在批次子任务的“统计信息”页面，可查看该任务详情，项目任务流程以及标注对象统计信息。 任务详情：任务名称、数据类型、标注状态、任务包含的标注信息等。 项目任务流程：显示任务当前进度情况。 标注框数统计：人工/预标注对象数量统计。 审核框数量统计：审核结果的统计。 标注帧数统计：任务标注帧数的统计。
作业队列 平台为脱敏作业提供作业队列的功能，用户可在此查看任务队列，同时支持对任务优先级的调整。 其他租户的队列作业不允许操作。 在左侧菜单栏中单击“数据合规”。 选择“数据脱敏 > 作业队列”页签，可查看作业。 父主题： 数据脱敏
查看授权对象 在左侧菜单栏中，单击“工作空间”。 单击目标工作空间名称，查看工作空间详情。 在工作详情界面，查看当前工作空间的授权对象。 父主题： 工作空间
绘制对象 单击点云标注任务，单击任意一帧，进入人工标注。 选择标注工具。 单击左侧工具栏“智能缩框标注”（快捷键B）。 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。 框选标注物。 调整三视图。 依据标注规范要求，结合下方真实图片中对应标注物大小，调整点云图像中标注物三视图中标注框。
split匝道分流 用途：创建split高速匝道合流的静态场景（地图） 参数：参数如下表 表1 split参数 Parameter Type Mandatory Description lane_width length yes 每个车道宽度 left_lane_num int yes
Dockerfile示例 一般情况下，引擎主要包含预标注算法或预审核算法运行所需要的基本依赖环境，用户也可将预标注算法或预审核算法包内置在镜像仓库的镜像中。 用户可使用命令行模式或Dockerfile模式进行构建。 以预标注自定义镜像为例，一般的镜像制作Dockerfile示例如下：
以延长或缩短标注音频段落。 播放音频段落。 单击标注任务列表操作栏的“播放”，可以播放当前标注的音频段落。 删除音频段落。 单击标注任务列表操作栏的“删除”，可以删除当前标注的音频段落。 审核音频段落。 单击标注任务列表操作栏的“审核”，可以审核当前标注的音频段落。 调整播放倍速。
选择“标注项目”页签，单击项目名称，进入项目内任务列表。 选择“批次任务列表”页签，单击操作栏中的“拆分”。 输入子任务样本数量并单击“确认”。子任务样本数量不可大于批次任务的样本总数。 单击批次任务名称前的，可查看拆分后的子任务列表。 查看子任务详情。单击子任务名称，可查看子任务详情。
rosbag_version：robag版本 image_topics：图像数据topic列表 gnss_topic：gnss数据topic lidar_topics：lidar数据topic列表 用户作业容器需要将input_file中的image，gnss，lidar数据抽取到r
数据批导简介 在使用平台进行自动驾驶开发时，首先需要用户把原始数据上传至Octopus平台，即数据上云。下文介绍了通过对象存储导入数据的方式，帮助用户把车载平台输出的数据上传至Octopus平台上。 对象存储导入数据：用户需先将数据包上传至对象存储桶（可自定义）中，再导入到Oct
自己的数据训练得到专属模型进行推理，及比对训练效果。 智驾模型列表中展示服务内置的初始模型和用户进行模型微调后的迭代模型。 图1 智驾模型列表 智驾模型列表相关操作 智驾模型列表可以进行以下操作。 表1 智驾模型列表相关操作 任务 操作步骤 编辑模型 单击操作栏中的“编辑”，编辑
自定义评测镜像 创建自定义评测镜像 在左侧菜单栏中选择“仿真服务 > 评测管理”。 单击“新建评测”，填写基本信息。 评测名称：只能包含数字、英文、中文、下划线、中划线，不得超过64个字符。 评测描述：不得包含“@#$%^&*< > \”特殊字符，不得超过255个字符。 评测类型
绘制对象 单击点云标注任务，单击任意一帧，进入人工标注。 选择标注工具。 单击左侧工具栏“智能缩框标注”（快捷键B）。 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。 框选标注物。 调整三视图。 依据标注规范要求，结合下方真实图片中对应标注物大小，调整点云图像中标注物三视图中标注框。
是否支持modifier：否 参数表： 参数如下表，pose_3d是point和orientation的组合结构，point可以使用xyz_point或odr_point或road_point中的任意一个，orientation非必选项。 表3 acquire_position_init参数
数据处理简介 数据处理可对自动驾驶过程中采集到的数据进行处理、解析，处理的结果可以用于回访定位问题，并可根据不同功能的算子生成不同的数据处理作业。数据处理操作引导如下： 数据批导：创建数据导入任务，收集采集车辆原始数据。 数据处理：支持根据自定义数据服务算子，对数据包进行处理，创建不同类型的作业。
多个对象框。 API支持多个对象框。 人车模型最多支持17个框。 单击“创建”，可在列表查看模型生成的2D图像。 2D图像列表相关操作 在2D图像列表，还可以进行以下操作。 表1 2D图像列表相关操作 任务 操作步骤 搜索模型生成的2D图像 在搜索框中输入关键字搜索相关2D图像生成作业名称。
junction 简述：地图场景为交叉口。lead_vehicle和主车Ego一前一后分别以LeadVehicle_TargetSpeed_Ve0和Ego_TargetSpeed_Ve0的初始速度向交叉口行驶，Ego设定了目标在右转车道上的目标点Target_position，仿
重叠框选择功能 快捷键使用说明 Octopus平台提供快捷键使用，用户可以利用快捷键快速完成标注，提高标注效率。 表1 人车任务快捷键使用说明 快捷键 功能 ESC 修改状态 shift+B 比例尺 ~ 选择移动工具（抓手模式） U、J、H、K 选中边框上下左右微调 Delete
split 简述：地图场景为匝道分流。lead_vehicle和主车Ego在主道的同一车道上分别以35kph和Ego_InitSpeed_Ve0的初始速度一前一后行驶，Ego设定了目标在匝道上的目标点Target_position，仿真开始后激活Ego控制器（控制器会影响Ego去
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