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标签管理 标签管理中的标签分为平台内置的场景挖掘标签和用户自定义标签。平台内置标签详情请查看表1 内置标签列表。用户还可根据实际需求，自定义设置需要的标签。当前支持两种方式添加标签：在线创建和文件上传。 表1 内置标签列表 场景挖掘方式 场景分类 子类 标签 内置场景挖掘规则 道路
到达终点（Reach Destination）检测 到达终点检测的目的是判定主车是否到达场景文件中指定的全局路径规划的终点。 当主车的车辆坐标系原点进入终点为半径R（本设计取R为2m）范围内时， 则判定主车到达了终点。 在没有设置终点时， proto协议会把目标点默认初始化(0,0,0)，
0m) orientation_3d 定义：由Tait–Bryan角度的三个参数roll（横滚角，围绕x轴的角度）、pitch（俯仰角，围绕y轴的角度）和yaw（偏航角，围绕z轴的角度）定义的三维角度。 用途：设置实体的朝向角度、用于构成pose_3d。 参数：参数如下表 表5 orientation_3d参数
代码样例（Code Examples） 路网设置（Road Network） 参数声明（Parameter Declarations） 实体设置（Entities） 场景剧本（StoryBoard） 触发器与触发条件（Trigger and condition） 动作（Actions）
n） 本设计的评测分数旨在反映自动驾驶的安全性，因此计算过程中的评测分值分布为： A类：60分 B类：40分 具体实现公式为： 其中： : A类指标参与评测的总数目。 : A类指标未通过的数目。 : B类指标参与评测的总数目。 : B类指标未通过的数目。 另外，A类的扣分函数是：
ation的yaw为1.57rad，否则车辆启动后会有转向行为，影响场景的正常执行。 设置初始位置时所采用的地图元素必须是对应的地图中有的元素，比如设置绝对位置create_odr_point('0', '-4', 5.0m, 0.0m)时，地图上必须有id为'0'的road，该road上必须有lane_id为
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。 计算结束，进度圈消失，（注：由于线性插值计算较快，基本看不到进度圈）。 如果中间帧的进度圈消失，即可对自动插值结果进行人工修正。
仿真场景的资源地址。 id Integer 仿真场景ID。 created_at Double 创建时间。 最小值：0 updated_at Double 更新时间。 最小值：0 labels Array of LabelBriefSrlz objects 场景所关联的标签。场景
些场景需要特定次数的激活预警：例如当一个场景中主车驾驶过程中会碰到n个盲区，此时必须正好激活n次才能证明主车算法通过；因此支持让用户设置各项子指标是否需要预警和期望的预警次数； 默认期望的预警次数为-1，此时只要该预警功能激活至少一次，则评测项通过；当设置期望的预警次数为正数或0
Octopus中的数据安全可靠。 表1 表1 多种数据保护手段 数据保护手段 简要说明 传输加密（HTTPS） 支持HTTP和HTTPS两种传输协议，为保证数据传输的安全性，推荐您使用更加安全的HTTPS协议。 数据备份 支持设置数据库的备份和恢复，来保障数据的可靠性。 权限最小化
200 表3 响应Body参数 参数 参数类型 描述 count Integer 列表中实例的数量。 next String 下一个分页的查询地址。 previous String 上一个分页的查询地址。 results Array of ScenarioListSrlz objects
项目管理：通过对项目内的任务以及项目内的标注物管理，用户可根据业务需求不同，创建不同类型的项目。 团队管理：为标注团队进行人员职能的分配。未分配到标注项目的团队不可查看该项目信息，确保标注任务的安全性。 标注管理：提供项目外的可视化的标注物管理，支持自定义创建多种标注物的形状和颜色，可用
pip install –r /root/requirements.txt # 设置环境变量【可选】 ENV PYTHONUNBUFFERED 1 对于Dockerfile的统一构建方式如下： docker build –f [DockerfileName] –t
文开头的名称，不得超过64个字符。 描述：简要描述2D图像，不包含“@^\#$%&*<>'|"/`”，不得超过500个字符。 输出途径：可手动输入或者下拉选择授权的OBS桶路径。OBS桶路径获取方法请参考创建对象存储服务。 根据需要生成的图片设置对应的参数。 系统会根据设置的参数
单击评测名称，在评测项目详情页，自定义评测配置部分，单击“编辑”。 单击“添加评测指标”，选择需要添加的指标，单击“确认”。 图2 添加评测指标 单击，对阈值进行设置，也可对重要度以及评分方案进行选择。 图3 阈值设置 重要度：可选主要和次要。 评分方案：可选主要次要log函数、主要次要均匀权重、全
仿真服务可以提供基于云资源的大规模并行仿真。仿真过程中，涉及资源配置与调度。合理配置任务的资源占用，可以尽可能地提高资源利用率，进而提高仿真测试并行度，增加算法测试的里程数。 获取并配置算法实际资源占用 创建仿真算法时，需要填写算法镜像占用的CPU以及内存。这个将影响批量仿真子任务的资源调度，在
逻辑场景的可以进行修改、删除操作，并支持仿真器B。 逻辑场景中场景是完全独立存储与使用的，在逻辑场景生成的泛化场景非常多，其中有价值的场景比例低，如果存储到场景中会对场景模块造成冲击，当前如果认为逻辑场景中保存的个别场景价值高，可以采用下载场景文件到本地再上传到场景模块的方式保留该逻辑场景。
标注镜像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AI引擎中。 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（xxx替换为实际路径）：
elArts类型的资源池，仅支持单卡和8卡两种规格。 实例数：设置推理服务实例数，范围1~100，请根据当前集群可用算力设置合适的值。设置为1，表示在当前资源池使用指定的资源规格启动1个实例部署服务。 优先级：设定在任务队列中的优先级，数值取[-50, 50]的整数，数字越大，优先级越高。
单击评测名称，在评测项目详情页，自定义评测配置部分，单击“编辑”。 单击“添加评测指标”，选择需要添加的指标，单击“确认”。 图3 添加评测指标 单击，对阈值进行设置，也可对重要度以及评分方案进行选择。 图4 阈值设置 重要度：可选主要和次要。 评分方案：可选主要次要log函数、主要次要均匀权重、全
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