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车道线图片标注任务 车道线图片标注任务是指依据标注规范对真实路采图片中出现的道路中的车道线、斑马线等交通线路进行标注，一般区分实线、虚线，按需求增加颜色、遮挡程度等额外属性。 图1 车道线图片标注任务 绘制对象 单击车道线标注任务，选择一张图片进入人工标注。 绘制对象。 单击左侧
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。 图2 选择标注类别 框选标注物。 图3 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。 图4 调整三视图 调整2D框（只适用于联合标注）。 单击2D图片。 开启联合按钮。
人车类型图片标注任务 人车类型标注任务主要是对真实路采图片中出现的人物、车辆等进行标注。 图1 标注示意图 绘制对象 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。
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。 图3 选择标注类别 框选标注物。 图4 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。 图5 调整三视图 调整2D框（只适用于联合标注） 单击2D图片。 图6 单击2D图片
消息topic格式示例 消息topic具体格式要求请参考“消息topic格式规范”。接收到的消息topic示例请参考如下示例： Vehicle Gnss Ego_tf Object_array_vision Tag_record Control Predicted_objects
消息topic格式示例 消息topic具体格式要求请参考“消息topic格式规范”。接收到的消息topic示例请参考如下示例： Vehicle Gnss Ego_tf Object_array_vision Tag_record Control Predicted_objects
实时评测的基本架构如上图所示，实时评测算法从仿真器和AD算法按帧接收数据，每接收一帧数据，就调用一次评测函数，在最后仿真结束时将评测结果写成评测pb文件。 实时评测的实现包括如下几个步骤： 代码内实现与仿真器的通信，实时接收仿真器的帧数据，也可同时接收仿真器和AD算法的数据。 处理每帧数据，不断更新评测结果。
与datahub对接的算法镜像制作 如图所示，算法与仿真平台datahub通过grpc连接，通过接收osi数据作为输入，并将算法内部信号输出到datahub。 仿真平台可以生成仿真的osi和算法pb，用于3d回放展示和算法的白盒化评测。 具体grpc连接datahub的代码可以参考八爪鱼提供的demo样例。
数据收集以及数据格式转换。 上传数据格式：单包上传大小小于100G。 转换后数据格式：OpenData格式。 使用场景 Octopus平台接收Rosbag格式数据包，没有转换OpenData格式时，可用于算子作业输入。 命名规范 用户可将多个数据包存放在同个一级目录下，作为同一批次采集数据上传至Octopus平台。
数据收集以及数据格式转换。 上传数据格式：单包上传大小小于100G。 转换后数据格式：OpenData格式。 使用场景 Octopus平台接收Rosbag格式数据包，没有转换OpenData格式时，可用于算子作业输入。 命名规范 用户可将多个数据包存放在同个一级目录下，作为同一批次采集数据上传至Octopus平台。
在建模过程中，由于偏差过大导致的模型欠拟合以及方差过大导致的过拟合的存在，因此需要一套评价体系，来评估模型的泛化能力。 在线仿真 仿真即通过软件模拟车辆行驶的路况和场景，不需要真实的环境和硬件，极大节省训练和测试的成本和时间。Octopus仿真服务预置了智能驾驶、主动安全、危险场景等六大场景实例，覆盖大部分驾驶路况，
空白处退出绘制状态，右侧标注列表展示所有的标注物。 图3 点云补框 双击3D框，打开三视图。 图4 打开三视图 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。 图5 调整三视图 修改标注类别 右键单击目标图形，可进入选择类别的跳出框，即可修改类别。
许并行任务数50个。 自动驾驶数据云服务-基础版 具有RosBag数据解析能力，内置了50+的场景挖掘规则、具有自动驾驶数据回放功能，具有真实场景转仿真场景能力。最大可管理500TB数据。 自动驾驶标注云服务-基础版 最大支持100个在线标注用户数支持2D、3D目标标注、语义分割
状态码如表1所示。 表1 状态码 状态码 编码 错误码说明 100 Continue 继续请求。 这个临时响应用来通知客户端，它的部分请求已经被服务器接收，且仍未被拒绝。 101 Switching Protocols 切换协议。只能切换到更高级的协议。 例如，切换到HTTP的新版本协议。 201
标注标签。 以点云标注为例： 图6 标注属性 额外属性：属性选项支持自定义。 （标注类型为联合标注和3D标注，其他标注类型可忽略此步）单击真实道路图片，展示其放大图。在标注界面左上角有“联合标注”开关。打开“联合标注”开关，表示该标注任务为联合标注。关闭开关表示标注任务为3D标注。
#自定义模型文件（必选，名称可自定义） └─ ... #其他（可选） 启动文件。 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
proto，用于支持用户自定义实时评测的功能，具体的proto字段说明见其他相关文档。 自定义实时评测算法的实现有如下几个步骤： 代码内实现与仿真器的通信，实时接收仿真器的帧数据，也可同时接收仿真器和AD算法的数据。同时，自定义评测算法也可选择对接八爪鱼提供的Datahub服务，通过Grpc协议，连接`Subscr
转换后数据格式：OpenData格式（内必含Octopus_data_collection.yaml配置文件）。 使用场景 Octopus平台接收Rosbag格式数据包，没有转换OpenData格式时，可用于算子作业输入。 命名规范 用户可将多个数据包存放在同个一级目录下，作为同一批次采集数据上传至Octopus平台。
pcd”，其他采集数据文件后缀为“.pb”（谷歌定义的protobuf格式文件）。 详情请参考表1。 消息topic具体格式要求请参考“消息topic格式规范”。 接收到的消息topic示例请参考“消息topic格式示例”。 自车相关或每个传感器设备，都对应一个消息topic。 采集数据的topic名称支
pcd”，其他采集数据文件后缀为“.pb”（谷歌定义的protobuf格式文件）。 详情请参考表1。 消息topic具体格式要求请参考“消息topic格式规范”。 接收到的消息topic示例请参考“消息topic格式示例”。 自车相关或每个传感器设备，都对应一个消息topic。 采集数据的topic名称支
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