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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: bool =
用户的作业容器需要解析rosbag，并将转换结果输出到output目录，结果示例如下： 每个传感器提取的数据保存在单独的文件夹，其中camera和lidar传感器提取的样本文件必须以时间戳命名。任务结束标志文件，_SUCEESS或_FAILURE分别代表任务成功或失败。opendata_to_platform
用户管理相关操作 在用户列表，还可以进行以下操作。 表1 用户管理相关操作 任务 操作步骤 编辑用户职能 单击操作栏内的“编辑”，可针对“用户名”和“职能”进行修正。 删除用户 单击操作栏的“删除”，删除单个用户。 勾选多个用户，单击列表上方的“删除”，可批量删除用户。 查询用户 在搜索框内输入搜索条件，可进行模糊查找。
main.py”。可以参考算子示例中各算子的启动命令。 输出类型 可选择“数据标记”，“数据集”，“数据回放”，“回放仿真”，“数据图表”和“数据脱敏”。 数据标记：用于场景挖掘作业（Rosbag to场景片段）。 数据回放：输出结果是OpenData格式（Rosbag to OpenData）。
以上信息填写完成后，单击“创建”新建算法。 查看算法详情。 算法新建后，在“算法列表”可以查看新建的算法，单击指定“算法名称”，可以查看算法的基本信息和算法详情。 父主题： 仿真服务快速入门
支持录入连续型参数之间的相关系数（值为1时，表示变量完全正相关。值为0时，表示变量间独立。值为-1时，表示变量完全负相关），并根据参数分布和相关系数进行联合概率分布采样。而离散型参数根据给定的取值列表进行随机采样。 重要型采样 重要性采样是在优化目标边界附近进行采样，利用上一次泛
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，对于换道期间进行偏移车道中心线距离检测和偏移车道中心线横摆角检测，将会出现假阳性的结果。 当主车所在的road id保持不变，在某一时刻，其lane id发生变化，在该时刻的前后一定时间内（本设计取2s）发生换道。
平台支持配置车队、车辆，以及两者的所属关系。 创建车队 在左侧菜单栏中，单击“数据资产 > 标定管理”。 选择“车辆管理”页签，单击“车队管理 > 新建车队”，填写车队名称和描述信息。 图1 新建车队 车队名称：车队展示名称。 描述：简要描述车队信息。 单击“确定”。 在“车队管理”页面的列表中，可以查看新创建的车队。
自定义评测+内置指标评测（组合评测） 图4 自定义评测+内置指标评测（组合评测） 用户单击不同的任务视窗后，结果栏会相应切换。可查看在当前视图下的结果文件、任务日志和资源占用情况。 坏例判别 仅当用户选择“BadCase”判别后展示，展示badcase的基本信息。运行过程中、坏例判别失败（未获取到坏例结果）时，该视图各项指标显示为"--"。
由“批次子任务名称-任务名称”组成，批次子任务名称不可修改，任务名称可自定义。 审核比例 预审核默认比例为100。 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。
设计取2m/s2）， 则换道时的侧向加速度检测不通过。 对于判断换道持续时间是否合理， 本设计以主车相对车道中心线的偏离横摆角作为换道开始和结束的判定标记， 在换道时刻之前的第一个偏离横摆角小于0.03rad的时间点为换道开始点， 在换道时刻之后第一个偏离横摆角小于0.03rad的时间点为换道结束点。
束时间戳”。 tag_name：标签名对应Octopus平台标签管理模块内的标签，没有预先创建的标签会自动创建。 start,end：开始和结束时间戳指定该打标片段的时间范围。 folder：目录名指示OpenData数据包内的特定数据目录，对应为某个传感器。如果需要在相同时间片
参数类型 描述 topic 是 String opendata消息名 最大长度：255 size 否 String 大小规格，在获取camera和gnss类型数据时，size参数必填。camera类型size为s或m，gnss类型size为l或s 缺省值：m 请求参数 表3 请求Header参数
查看场景库信息 单击左侧场景库名称，查看右侧该场景库信息以及场景库包含场景信息。 场景库信息：场景库名称、创建人、仿真器、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
main.py”。可以参考算子示例中各算子的启动命令。 输出类型 可选择“数据标记”，“数据集”，“数据回放”，“回放仿真”，“数据图表”和“数据脱敏”。 数据标记：用于场景挖掘作业（Rosbag to 场景片段）。 数据回放：输出结果是OpenData格式（Rosbag to OpenData）。
任务 操作步骤 查看逻辑场景库信息 单击左侧逻辑场景库名称，查看右侧该场景库信息以及场景库包含场景信息。 场景库信息：场景库名称、创建人、描述和创建时间等信息。 场景列表：该逻辑场景库中包含的所有场景。逻辑场景的具体操作请参考逻辑场景管理。 修改逻辑场景库信息/逻辑场景库分类信息 单
在作业详情页，可在线查看或本地下载作业日志。 重启作业 单击操作栏中的“重启”，可将目标作业进行重启。 说明： 仅支持作业状态为“失败”、“停止”、“运行异常”和“上传失败”的作业。 停止作业 选择单个作业，单击操作栏的“更多 > 停止”，停止单个作业。 勾选多个作业，单击列表上方的“停止”，可批量停止作业。
融合后的评测结果。 Evaluation中两个比较关键且复杂的字段是vis和metrics，其中vis字段类型是Visualization，metrics字段的类型是repeated Metric。 Visualization和Metric的成员组成如上数据类图所示，各个关键成员的含义如下所示。
创建训练作业前需要先选择算法，可以使用Octopus内置的算法，也可以自定义算法。 训练算法 模型评测 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。
128位，不可有特殊字符。 与数据包同名的yaml配置文件说明 数据包中必须含有与数据包同名的yaml配置文件主要包括车辆名称、传感器信息和标定ID等信息，详情参考如下： # 华为八爪鱼自动驾驶云服务数据采集说明 project: '项目名称' module: '感知' cardrive:
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