华为云用户手册

训练任务日志查看和下载 训练任务运行的过程中生成日志，训练任务模块提供了日志的查看以及下载功能，支持用户查看训练任务的运行情况。训练任务生成的日志文件有以下四种： train-{id}-{index}.log：用户实际训练任务的训练日志。 train-{id}-{index}-init.log：Octopus平台提供的前置数据的准备日志。 train-{id}-{index}-sidecar.log：Octopus平台提供的任务流程控制日志，包括日志同步、结果上传。 octopus-train-{id}-{index}-supplemental.logs: Octopus平台任务异常退出或停止产生的错误信息输出日志，运行正常时不产生该日志。 {id}为该训练任务ID，{index}为节点编号，例如单节点single-0，多节点distributed-0 distributed-1。 详情页，单击“任务日志”，可查看该训练任务日志详情。支持在线浏览或下载至本地。如果日志较多，用户可在搜索框中输入关键字，查找指定日志内容。 图6，在日志服务页面中的日志列表部分详细展示了该训练任务包含的日志文件的大小以及最近写入时间。单击文件后的“查看”，算法训练的详细执行过程会在日志详情部分展示。用户也可在日志文件后的“操作”栏中，单击“下载”，即可将该日志文件下载到本地查看。 图6 日志文件

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。 单击左侧工具栏实线（快捷键2，非小键盘），进入绘制折线模式。 图2 绘制对象 选择标注名称。 标注下拉列表页选择一标注名，进入标注状态。 图3 选择标注名称 绘制折线。 通过鼠标左键单击添加线段上的点，鼠标左键双击闭合该线段。未闭合状态可通过alt+z撤销上一个绘制的点。闭合状态下选中线段上的某点可通过“alt+鼠标左键”或“alt+v”删除该点。绘制过程中可通过鼠标左键拖动图片。 修改折线。 鼠标左键选中线段上某点可拖动修改点的位置。shift+z可撤销上一步操作。 修改类别。 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。 修改额外属性。 右键单击目标图形，如果目标含有额外属性，如果其默认属性错误，单击即可选择属性。 修改对象ID。 右键单击目标图形，可以在对象ID栏手动输入数值来修改ID。

导出数据集 单击数据集列表操作栏的“导出”。 选择数据目的地。 图1 数据目的地 数据目的地：默认选择OBS。 访问密钥：请输入访问密钥（AK）。 私有访问密钥：请输入私有访问密钥（SK）。 OBS目录：请指定数据集导出后存放的目录。 访问密钥ID（AK）和私有访问密钥（SK），在导入数据时，通过AK识别访问用户的身份，通过SK对请求数据进行签名验证，用于确保请求的机密性、完整性和请求者身份的正确性。如何获取访问密钥AK/SK？ 输入的访问密钥和私有访问密钥需要具有OBS服务如下权限： obs:object:GetObject obs:object:PutObject obs:bucket:ListAllMyBuckets obs:bucket:ListBucket 查看用户拥有的OBS服务权限，可参考如何查看用户拥有的权限？ 单击“确认”，等待数据集导出。 查看导出的数据集。 单击“导出任务”页面，即可看到导出任务，可对任务进行删除操作。 在指定的OBS桶中（如“Octopus-beijing1”）可以看到下载的数据集文件夹目录，将包含该数据集的全部文件。 图2 OBS桶 导出的数据集文件目录结构可参考如下（包含图片标注）： ├─{数据集名称}_{时间戳} ├─ data ├─ 帧目录名称1 ├─图片名称1.jpg #对应的已标注图片 ├─帧目录名称1.json #该标注图片的所有标注信息 ├─帧目录名称2 ├─图片名称2.jpg #对应的已标注图片 ├─帧目录名称2.json #该标注图片的所有标注信息 … ├─ meta └─ label_meta_infos.json #该数据集所有标注物信息 导出的数据集文件目录结构（点云标注类型）： ├─{数据集名称}_{时间戳} ├─ data ├─帧目录名称1 ├─点云名称1.pcd #对应的已标注点云 ├─图片名称1.jpg #该点云图像对应的已标注图片 ├─帧目录名称1.json #该标注点云的所有标注信息 ├─帧目录名称2 ├─点云名称2.pcd #对应的已标注点云 ├─图片名称2.jpg #该点云图像对应的已标注图片 ├─帧目录名称2.json #该标注点云的所有标注信息 … ├─ meta └─ label_meta_infos.json #该数据集所有标注物信息

种子地图的逻辑场景样例（仿真器A） 配合静态场景的种子场景，在本节提供了对应的适配仿真器A的逻辑场景样例.同样，考虑到仿真器A的支持程度，建议在转换时选择osc1.0版本. 使用仿真器A打开osc1.0场景时，由于编辑器显示问题，车辆会在道路初始位置重叠，但这不会影响场景运行，运行场景后车辆会从场景文件设置的初始位置开始行驶. straight merge split junction one way junction 基于样例的拓展 父主题： 动静态配套样例

压实线（Onto Solid line)检测 压实线检测的目的是判断主车行使过程中是否压到实线。 当主车与距离最近的车道线的小于主车宽度的一半时，并且该车道线的类型为OSI定义的osi3.LaneBoundary.classification.type.TYPESOLIDLINE，则认为主车的轮胎已经压到实线。 该指标关联的内置可视化时间序列数据为：暂无。 该指标的异常时间点记录类型为：POINT_TYPE_POINT。 父主题： 内置评测指标说明

关联题库 每个标注项目均可关联题库以及考试，课程或考试需在培训考试系统中创建完成，具体可参考培训考试。 进入项目详情页，单击“关联题库”页签； 单击“关联题库”或“关联考试”，选择“课程名称”或“考试名称”以及“职能”； 单击“确认”，课程或考试添加成功。 编辑题库 可单击操作栏的“编辑”，编辑职能。 解绑题库或考试 可单击操作栏的“解绑”，解绑题库或考试。 查看题库或考试详情 单击题库或考试名称，可查看题库或考试详情。

人员详情 标注平台统计承包标注项目的标注团队中所有标注员和审核员的累计工作量情况，如累计工作时长、提交任务数量等。管理员可单击箭头升序或降序排列，查看标注员和审核员的完成情况排序，也可以筛选时间，展示特定时间段内标注员、审核员（初审员/终审员）的任务累计完成情况。标注平台从帧数、标注框或对象三个维度统计累计提交任务数、累计工作时长、累计确认数、平均耗时五个指标，衡量标注员、审核员（初审员/终审员）的任务完成情况。 人员详情模块的展示根据项目任务流程有所裁剪。（标注员统计、初审员统计、终审员统计） 累计确认框数：标注员、初审员、终审员提交任务中确认有效框数的数量以及返修环节中新增的有效框数之和。 返修后有效框数变更会在重新提交任务时刷新。 累计提交任务数：标注员、初审员、终审员认领并提交的任务数量。 如果提交的任务，被下一步流程操作员退回时，则此任务不计入累计提交任务数。 累计重标注任务数：标注员重标注的任务次数。如果某任务返修多次，则累计重标注任务数叠加，累计提交任务数不变（只有标注员统计重标注任务）。 累计工作时长：标注员累计标注总时长、初审员累计初审总时长、终审员累计终审总时长，包含各自返修时长。 返修后有效帧变更为无效帧，累计时长会减去无效帧时间。无效帧变更为有效帧，累计时长会加上有效帧时间。 平均单框耗时：平均单帧标注/初审/终审的时间，计算方式为：累计工作时长/累计确认有效数。

项目概览 项目概览包括项目信息、项目今日状态以及项目相关数据图表统计，管理员可以快速掌握项目当前进度。 项目信息：项目名称、项目标注团队、项目预计结束时间、项目累计通过验收任务数以及累计通过验收帧数、总时长等信息。 图1 项目信息 今日状态统计：与昨日相比，今日项目中标注任务数量、审核、验收、交付任务数量及变化。绿色箭头表示上升，红色箭头表示下降。 图2 今日状态统计 审核/验收任务：待审核添加待预初审及待预终审，审核中添加预初审，预终审。不统计添加重预（初终）审。 统计数值只显示项目任务流程包含的流程数值，如果流程中不包含，则用“--”代替数值。 项目任务流程：展示当前项目的流程。 图3 项目任务流程 项目相关数据图表统计：为便于管理员快速掌握项目进展情况，平台实时统计标注项目中相关重要数据量变化并将其制作成图表。管理者可通过图表中图形的变化了解当前项目进程。可设置时间范围，查询指定时间段内项目重要指标变化情况。目前为以下五种图表，图标的展示根据项目任务流程有所裁剪： 标注帧数统计：平台统计标注任务从任务下发、任务标注提交、重标注数这几个标注任务常见环节中数量变化，并以帧为单位绘制成图表。 图4 标注帧数统计 项目参与人数：标注员认领任务后，进行标注并保存任务进度，被平台视为参与该项目。同样，审核员认领审核任务进行审核并保存任务进度，被平台视为参与该项目。平台统计参与项目的标注员和审核员人数，并绘制成图表。 图5 项目参与人数 平均标注效率：标注平台实时统计项目标注速度变化情况，支持按帧数、框数或对象数查看。 图6 平均标注效率 标注工作时长为标注工作花费的总时长（实时统计）。 按帧查看时 ：标注速度=累计已提交任务的标注工作时长/总帧数。按对象查看：标注速度=累计已提交任务的标注工作时长/总对象数。按框查看：标注速度=累计已提交任务的标注工作时长/总框数。 鼠标静止时间大于等于5分钟，静止时间不计入标注工作时长内。 单日标注修改帧数：统计当日项目中所有标注员提交的标注任务总帧数。 图7 单日标注修改帧数 单日重标注任务数：根据项目流程，如果已提交的标注任务不满足下一步流程操作员的通过标准，操作员将其打回给标注员进行重标注，图表统计每天处于重标注状态的任务，同一任务单日多次被退回至重标注，不重复统计。 图8 单日重标注任务数

标签管理相关操作 在“标签管理”页面，还可以完成以下操作。 表1 标签管理相关操作 任务 操作步骤 修改标签 单击标签后 ，修改标签描述 和仿真标签。 说明： 内置标签不允许修改。 当场景标签关联仿真标签之后，生成的仿真场景推送到仿真场景库，会自带场景标签。 删除标签或分类 单击标签或分类后的 ，可删除指定标签或分类。 说明： 如果标签在使用中时，则该标签不可删除。 查看标签 单击标签后，可查看标签详情。 搜索标签 在搜索输入框中输入搜索条件，按回车键即可查询。

简介 评测算法从驾驶安全性，智能性，合规性，舒适性等维度对自动驾驶系统进行全面评价。评测指标的pass/fail标准比较复杂，需要对一些评测函数的细节进行介绍。 point_type：是一个PointType的枚举类型，表示该子类指标发生特殊状态（一般是指发生异常）时的时刻点用哪种形式存储起来。目前Octopus使用的PointType共有以下4种类型： 表1 PointType类型 类型 说明 POINT_TYPE_POINT 表示该子类指标的异常时间点是离散的时间点形式，在任何时刻都可能发生异常。 POINT_TYPE_REGION 表示该子类指标的异常时间点是区间形式，一旦在某个时刻开始发生异常，则在随后一段时间内都会处于异常状态。 POINT_TYPE_ALL 表示该类指标的异常时间点是布尔形式的，从仿真开始到当前时刻的状态要么是完全通过，要么全过程都是异常的，统计类型的指标需要以这种形式表示。 POINT_TYPE_NORMAL 该类型与其他类型相反，如果该类型的点存在，则表示对应的子类指标是通过的，Octopus用该类型保存主车到达终点的时间值。 父主题： 内置评测指标说明

创建镜像仓库 用平台管理员账号登录Octopus平台。 在左侧菜单栏中，单击“镜像仓库 ”。 单击“新建”，填写基本信息。 图1 创建镜像仓库 名称：输入镜像仓库的名称，只能包含数字、英文、中文、下划线、中划线。 用途：根据需求，下拉框选择用途。 描述：简单描述镜像仓库，最大长度为255。 使用范围：仅支持团队，即租户内所有配置了该镜像相关权限的用户都可见可编辑。 单击“确定”，在镜像仓库列表即可查看新建的镜像仓库。

OCTPS_DATASET_DIR 预标注任务 OCTPS_DATASET_DIR 为待标注的数据路径，示例：/tmp/label/task-2022/source/data。每一帧数据存放在单独的子文件夹，文件组织结构如下所示。 2D数据帧文件组织结构： OCTPS_DATASET_DIR/XX/…/XX/├─子文件夹1 ├─图片1.jpg #标注图片 ├─标注1.json #图片1的标注信息，非必有 ├─子文件夹2 ├─图片2.jpg #标注图片 ├─标注2.json #图片2的标注信息，非必有 3D数据帧文件组织结构： OCTPS_DATASET_DIR/XX/…/XX/├─子文件夹1 ├─点云1.pcd #已标注点云 ├─图片1.jpg #点云1对应的同时刻图片，非必有 ├─标注1.json #点云1的标注信息，非必有 ├─子文件夹2 ├─点云2.pcd #已标注点云 ├─图片2.jpg #点云2对应的同时刻图片，非必有 ├─标注2.json #点云2的所有标注信息，非必有 注：“XX/…/XX/”部分存在嵌套多个文件夹的情况，具体嵌套层数和上传的数据集目录结构有关系。 预审核任务 OCTPS_DATASET_DIR 为待审核的全量数据路径，示例：/tmp/label/task-2022/source/data。每一帧数据存放在单独的子文件夹，文件组织结构如下所示。 2D数据帧文件组织结构： OCTPS_DATASET_DIR/├─子文件夹1 ├─图片1.jpg #已标注图片 ├─labels.json #图片1的所有标注信息 ├─子文件夹2 ├─图片2.jpg #已标注图片 ├─labels.json #图片2的所有标注信息 3D数据帧文件组织结构： OCTPS_DATASET_DIR/├─子文件夹1 ├─点云1.pcd #已标注点云 ├─图片1.jpg #点云1对应的同时刻图片 ├─labels.json #点云1的所有标注信息 ├─子文件夹2 ├─点云2.pcd #已标注点云 ├─图片2.jpg #点云2对应的同时刻图片 ├─labels.json #点云2的所有标注信息 每帧数据的标注结果存放在lables.json中，具体格式及内容说明参考Octopus数据集格式说明中的labels字段。

OCTPS_META_PATH OCTPS_META_PATH为标注物文件路径，示例：/tmp/label/task-2022/source/meta/label_meta_infos.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": "#d0021b", "label_shape_type": "bndbox", "attribute": "{}", "description": "car", ... ... } … … ]

OCTPS_INSPECTION_ATTRI_DIR OCTPS_INSPECTION_ATTRI_DIR为审核属性字段文件路径，示例：/tmp/…/attribute/inspection_attribute.json。文件内容示例如下： { "inspection": { "miss_label_error": false, #漏标 "vehicle_direction_error": false, #车头方向错误 "error_desc": "", "attribute_error": false, #属性错误 "out_range_label_error": false, #未贴合 "anchor_error": false, #锚点错误 "classification_error": false, #类别错误 "extra_label_error": false #多标 } }

TARGET_RESULT_DIR TARGET_RESULT_DIR 为存放预标注/预审核结果的路径，示例：/tmp/label/task-2022/result/data。预标注/预审核结果按照特定格式保存在json 文件中。3D数据帧中json文件的路径及命名和点云文件保持一致，2D数据帧中json文件的路径及命名和图片文件保持一致。以上述2D数据帧为例，结果文件组织结构如下所示： TARGET_RESULT_DIR /XX/…/XX/├─子文件夹1 ├─图片1.json #图片1的结果信息 ├─子文件夹2 ├─图片2.json #图片2的结果信息 注：“XX/…/XX/子文件夹i/”路径和待处理数据集（OCTPS_DATASET_DIR）中的此部分路径保持一致。

ALKS样例 根据官方提供的ALKS样例，提供了一些osc2.0的场景（osc文件）及其适用于仿真器A的转化结果（xosc文件）。考虑到仿真器A的支持程度，建议在转换时选择osc1.0版本. FreeDriving FullyBlockingTarget PartiallyBlockingTarget FollowLeadVehicleEmergencyBrake CutInNoCollision CutInUnavoidableCollision CutOutFullyBlocking CutOutMultipleBlockingTargets ForwardDetectionRange 逻辑场景（以CutOutMultipleBlockingTargets为例） 父主题： 附录 Appendix

地图管理相关操作 表1 地图管理相关操作 任务 操作步骤 查看地图包详情 在“地图管理”页面，单击操作栏内的“详情”，用户可查看地图包详情。具体页面参考地图包详情。 删除地图包 在“地图管理”页面，单击操作栏内的“删除”，即可删除地图包。 查询地图包 在“地图管理”右上角页面，选择“地图ID”或“名称”，在搜索输入框中输入搜索条件，按回车键即可查询地图包。 更新地图包 在“地图包详情”页面，单击文件后“上传更新”，可对地图文件以及OSGB文件（OSGB：Open Scene Graph Binary ，OSGB文件格式属于3D图文件格式）进行修改。详情请参考地图包详情。

地图包详情 在上传地图包后，在地图包列表页，单击操作栏内的“详情”，用户可查看地图包详情。 图2 地图包详情 表2 地图包详情说明 序号 区域 说明 1 控制地图包信息显示或者隐藏。 地图包信息包含：地图文件信息、osgb文件信息、地图信息。单击文件后“上传更新”，可对地图文件以及osgb文件进行修改。 2 地图显示区域 单击鼠标左键可旋转查看地图轨迹。 单击鼠标右键可平移地图轨迹。 鼠标滚轮可控制轨迹的大小缩放。 鼠标悬停在轨迹任意位置，可查看当前位置的坐标、车道等信息。 4 地图控制区域 单击右下方（放大、缩小、重置）任意选项，可以对地图进行放大、缩小、重置操作。

标注数据.json文件说明 数据集中必含“.json”文件，用于集合该时间戳已标注点云的所有标注数据信息，包括该点云所在的项目id、数据包id、图片上所有标注框信息等。上传数据集前请保证“.json”文件内容正确。“.json”文件编写的参考样例如下： 3D立方体框数据： 该文件说明适用于3D目标识别，3D目标追踪，3D联合任务。 { "frame_id": 11, #帧序号 "batch_task_id": 2284, #批次任务ID "project_id": "da7febfd1405496ffd1240e6c17efc0f", #资源域ID "label_mode": "auto", #标注类型：auto和manual两种 "status": " labeled ", #标注任务状态：unlabeled、labeled "sample_type": "POINT_CLOUD", #样本类型：包含”IMAGE”（图片）、” POINT_CLOUD”（点云） 、“AUDIO”（音频）、“TEXT”(文本） "des_order": "", #此份数据对应的原始数据包描述 "tag_names": [ "a_in_premodel", "b_in_premodel" ], #标签名称 "valid": true, #是否有效，包含”true”和”false”两种 "create_time": 1669339994173, #标注的创建时间 "difficult": false, #是否难例，包含”true”难例和”false”非难例 "label_counts": [ #各类标注物的个数统计 { "label_meta_id": 5414, #标注物使用的标签ID， "label_num": 1, #标注物个数 "label_meta_name": "Car", #标签名称 "label_meta_desc": "自采目标识别", #标签描述 "label_meta_attr": "{\"优先级\":\"0,1\"}", #标签额外属性 "label_meta_shape": "cube_3d", #标签形状 包含”bndbox、line、circle、polygon、points、dashed、cube_3d、multiBox、polygon_3d_v2、audio、text、line_3d、dash_3d、line_dash_3d、dash_line_3d、double_line_3d、double_dash_3d” "label_meta_color": "#d0021b", #标签颜色 "level": 0 } ], "point_cloud_meta_info": { #3D点云的标注属性信息，包含标定项id、图片名称、传感器类型、图片大小、图片源的obs路径url、时间戳 "id": "6a275591-53e1-406e-820e-ad077ae1da49", "name": "lidar-269-19.pcd", #点云名称 "source":"https://octopus-raw-da7febfd1405496ffd1240e6c17efc0f.obs.cn-north-5.myhuaweicloud.com/label-data/task-2284/data/8/lidar-269-19.pcd", #点云源的obs路径url "calibration_item_id": 269, #标定项ID "sensor": "lidar", #传感器类型 "timestamp": 1669339994173, "size": 0 }, "image_meta_infos": [ #图片属性信息，包含标定项id、图片名称、传感器类型、图片大小、图片源的obs路径url、时间戳 { "id": "3b018a08-caa8-4e86-ae7a-1e9988b65578", "name": "camera03-268-19.jpg", "source": "https://octopus-raw-da7febfd1405496ffd1240e6c17efc0f.obs.cn-north-5.myhuaweicloud.com/label-data/task-2284/data/8/camera03-268-19.jpg", "sensor": "camera03_0", #传感器名称 "timestamp": 1669339994173, "calibration_item_id": 268, #标定项ID "size": { #图片尺寸 "width": 1920, "depth": 3, "height": 1020 } } ], "label_task_id": 1372, #批次子任务ID "partitionId": 20221124, "label_update_time": 1688457112216, #标注最近更新时间 "prefix_folder": "8", "image_id": "9af1a414-d943-4965-96dd-ac0cd620eda5", "inspection": 0, "labels": [ #标注物信息 { "label_meta_id": 5414, #标注物对应的标签ID "create_time": 0, "name": "Car", #标注物名称 "shape_type": "cube_3d", #标注物形状：3D立体框 "serial_number": 0, "label_object_id": -1, "attribute": "", #标注物属性 "label_meta_name": "Car", "inspection": { #审核属性 "miss_label_error": false, #漏标 "vehicle_direction_error": false, #车头方向错误 "attribute_error": false, #属性错误 "out_range_label_error": false, #未贴合 "anchor_error": false, #锚点错误 "classification_error": false, #类别错误 "correct_label": true, "extra_label_error": false #多标 }, "cube_3d": { "orientation": 1.53980839, "alpha": 1.527701791334979, "rotation": { #3D框旋转角 "x": 0.0, "y": 0.0, "z": 1.53980839 }, "bndboxs": [ #3D联合标注中2D框的标注信息 { "label_meta_id": 5414, "bndbox": { "ymin": 508.54608, "xmin": 926.8102, "ymax": 727.8024, "xmax": 1189.3324 }, "label_meta_color": "#d0021b", "serial_number": 2, "sensor": "camera03_0", "attribute": "{}", "source": "https://octopus-raw-da7febfd1405496ffd1240e6c17efc0f.obs.cn-north-5.myhuaweicloud.com/label-data/task-2284/data/8/camera03-268-19.jpg", "label_meta_name": "Car", "inspection": { "miss_label_error": false, "vehicle_direction_error": false, "attribute_error": false, "out_range_label_error": false, "anchor_error": false, "classification_error": false, "correct_label": true, "extra_label_error": false } } ], "serial_number": 2, #标注物合成对象的唯一自增id，如果标注物之间没有合成则与serial_number保持一致，追踪任务中同一物体在不同帧中此字段相同 "location": { #3D框中心点坐标 "x": 0.6671804785728455, "y": 15.472203254699707, "z": -1.1619998216629028 }, "attribute": "{\"优先级\":\"1\"}", "dimensions": { #3D框长宽高 "length": 4.557755470275879, "width": 2.0348410606384277, "height": 1.4403225183486938 } } } ], "labels_ext": { "track_points": [ { "serial_number": 1, "points": [ ] } ] } }

Camera相机标定文件模板 标定文件名：“roof_cam_999.yaml” 文件内容示例： Roof_Cam_9: camera_model: pinhole intrinsics: rows: 1 cols: 4 data: - 957.3874 - 960.8491 - 957.7912 - 565.3051 resolution: width: 1020 height: 1920 distortion_model: radtan distortion_coeffs: rows: 1 cols: 5 data: - -0.3152 - 0.1068 - 1.0109e-05 - 0.00014344 - -0.0174 rotation_veh2cam_matrix: rows: 3 cols: 3 data: - -0.9998299042764152 - 0.017818974176046335 - 0.004792519744625967 - -0.0052751312364799794 - -0.027136554579648777 - -0.999617350015897 - -0.01768206109206492 - -0.9994728825361424 - 0.027225960978949772 tanslation_veh2cam_matrix: rows: 3 cols: 1 data: - -0.03155699382111174 - 1.1564462683421137 - 0.5492014802301336 rotation_veh_cam_euler: yaw: 178.97898507859358 pitch: -0.27459237862937325 roll: -88.43985827166519 translation_veh_cam: x: -0.015740166503007778 y: 0.580856341427072 z: 1.1412035414910402 transform_image2veh_matrix: rows: 3 cols: 3 data: [] transform_veh2image_matrix: rows: 3 cols: 4 data: - -973.6528713841998 - -939.7369315451515 - 30.649111295873002 - 495.5498232950973 - -15.049594426539091 - -590.5017166128401 - -944.1638507975063 - 1420.2429138739958 - -0.01768206109206492 - -0.9994728825361424 - 0.027225960978949772 - 0.5492014802301336 timeshift_cam_veh: 0.0 父主题： 标定文件模板

模型微调任务相关操作 在模型微调任务列表页，还可以完成以下操作。 表1 模型微调任务管理相关操作 任务 操作步骤 查看任务详情 单击任务名称，在任务详情页面查看模型微调任务详情，包括任务基本信息、参数详情以及任务日志。 停止任务 当任务状态为“排队中”或“运行中”时，可单击操作栏内的“停止”，进行停止任务操作。 复制任务 单击操作栏内的“复制”，可基于现有任务创建新任务。 单个删除任务 单击操作栏内的“删除”可单个删除任务。模型微调任务删除后无法恢复，请谨慎操作。 批量删除任务 勾选名称前面的复选框，单击列表左上角的“删除”，可批量删除任务。模型微调任务删除后无法恢复，请谨慎操作。 查询模型微调任务 在搜索输入框中输入搜索条件，按回车键即可查询目标任务。

数据合规简介 数据合规服务是自动驾驶云服务为用户提供合规监管服务，包含合规室管理、数据流监管、账号管理、权限管理、日志审计服务能力。支持对上传合规服务的数据包进行脱敏处理，提供合规脱敏能力，支持将数据包中人脸、车牌、点云脱敏。支持用户使用合规服务创建脱敏算子、下发脱敏任务。 在使用数据合规服务之前，需要先购买合规服务和数据服务。如何购买服务？ 在使用数据合规脱敏能力之前，需要先开通合规脱敏服务。 图1 使用合规服务和数据服务时序图 父主题： 数据合规

Octopus 目录 标注文件目录结构 +--- 1599625710056 | +--- 1599625710056.jpg | +--- 1599625710056.json +--- 1599625740054 | +--- 1599625740054.jpg | +--- 1599625740054.json 推理文件目录结构 +--- 1599625710056 | +--- 1599625710056.json +--- 1599625740054 | +--- 1599625740054.json

KITTI 目录 标注文件目录结构 +--- image_2 | +--- 000000.png | +--- 000001.png | +--- 000002.png +--- label_2 | +--- 000000.txt | +--- 000001.txt | +--- 000002.txt 推理文件目录结构 +--- 000000.txt +--- 000001.txt +--- 000002.txt 示例标注/推理文件 2D目标检测-KITTI.txt Car 0.00 0 -1.57 956 503 980 524 2.61 2.77 5.92 3.39 54.15 -0.01 -1.55 0. Car 0.00 0 -1.57 904 508 931 531 2.36 1.41 11.72 -3.22 40.29 1.14 -1.57 0. Car 0.00 0 -1.57 1118 514 1149 538 1.138 2.723 10.583 -0.636 40.702 0.747 -1.57 0. Car 0.00 0 -1.57 1018 497 1038 520 1.32 1.14 3.78 2.43 37.73 -1.08 -1.57 0. Car 0.00 0 -1.57 1048 508 1078 536 1.61 0.75 5.70 -3.11 28.20 0.63 -1.59 0. Car 0.00 0 -1.57 1175 517 1235 557 1.75 1.96 3.75 -7.57 12.66 -0.67 -1.54 0. Car 0.00 0 -1.57 756 517 802 552 2.61 2.77 5.92 3.39 54.15 -0.01 -1.55 0. Car 0.00 0 -1.57 304 533 446 612 2.36 1.41 11.72 -3.22 40.29 1.14 -1.57 0. Car 0.00 0 -1.57 0 491 310 766 1.138 2.723 10.583 -0.636 40.702 0.747 -1.57 0. Truck 0.00 0 -1.57 510 442 697 601 1.32 1.14 3.78 2.43 37.73 -1.08 -1.57 0. Car 0.00 0 -1.57 879 516 917 546 1.61 0.75 5.70 -3.11 28.20 0.63 -1.59 0. Car 0.00 0 -1.57 986 506 1056 577 1.75 1.96 3.75 -7.57 12.66 -0.67 -1.54 0. Car 0.00 0 -1.57 1072 494 1124 552 1.75 1.96 3.75 -7.57 12.66 -0.67 -1.54 0.

预审核任务相关操作 在“预审核任务”列表，还可以进行以下操作。 表2 预审核任务相关操作 任务 操作步骤 查询预审核任务 在搜索输入框中输入搜索条件，按回车键即可查询任务。 查看模型 单击模型名称，界面跳转至模型详情，可查看模型。 查看任务日志 单击操作栏中的“日志”，可查看或下载日志详情。 删除任务 选择单个任务，单击操作栏的“删除”，删除单个任务。 勾选多个任务，单击列表上方的“批量删除”，可批量删除任务。

场景预览 场景预览当前有两种呈现方式：动态场景预览和地图场景预览。 动态场景预览：场景文件中存在完整的地图文件和动态场景文件，且动态场景文件为.xosc格式时显示。 地图场景预览：场景文件缺失或部分缺失，动态场景文件为.xml格式，场景文件解析失败或其他不支持动态场景预览的情况时显示。 动态场景预览 图6 动态场景预览页面 表2 动态场景预览页面详细说明 序号 区域名称 说明 1 动态场景预览区域 车辆的行驶轨迹，随着主车的行驶感知在主车辆周围出现的其他物体，如其他车辆、行人和交通信号等。目前可感知的物体类型请见感知物体类型。鼠标移动至道路时，道路会变红。遇到信号灯，车辆会按照红绿灯指示行驶。 2 交通参与物状态 可根据需要选择显示参与物状态。当前支持的参与物有参考线、车道、车道线、中心车道、交通信号、Trigger。 默认勾选Trigger，当出现时，单击图标，地图中会出现trigger的详细信息。 交通信号包含信号灯和交通标识牌。 3 视频播放控件 控制视频播放暂停回放按钮，支持逐帧和倍速播放。地图文件超过1MB不支持高倍速预览。 4 场景切换 视角切换：跟车、俯视、驾驶，自由。当在3D回放页面拖动鼠标时，即可切换为自由视角。 2D/3D切换：可单击“2D/3D”，可切换2D，3D场景。 地图场景预览 图7 地图场景预览页面 表3 地图场景预览页面详细说明 序号 区域名称 说明 1 地图场景预览区域 鼠标上下滚动，可以放大缩小图片，鼠标左键可旋转图片，右键可拖动图片。 2 交通参与物状态 可根据需要选择显示参与物状态。当前支持的参与物有参考线、车道、车道线、中心车道、信号灯。 3 场景刷新 单击右下方加号、减号和刷新按钮，放大、缩小、还原地图。

merge匝道合流 用途：创建merge高速匝道合流的静态场景（地图） 参数：参数如下表. 表1 merge参数 Parameter Type Mandatory Description lane_width length yes 每个车道宽度. left_lane_num int yes 左侧车道数量. right_lane_num int yes 右侧车道数量. ramp_lane_num int yes 匝道车道数量. main_speed speed yes 主路的限速值. ramp_speed speed yes 匝道的限速值. radius_of_curvature length yes 匝道的曲率半径. ramp_length length yes 匝道的长度. road_aids_type road_aids_type yes 道路辅助设施类型，匝道合流时匝道和主路的连接方式，目前共有三种：DType-1（直接式1）、DType-2（直接式2）和PType（平行式）. 参数取值范围： lane_width: length = [3m..4m] left_lane_num: int = [0, 1, 2, 3, 4] right_lane_num: int = [1, 2, 3, 4] ramp_lane_num: int = [1, 2] main_speed: speed = [80kph..120kph] ramp_speed: speed = [40kph..60kph] radius_of_curvature: length = [150m..1000m] ramp_length: length = [200m..500m] road_aids_type: road_aids_type = ["DType-1", "DType-2", "PType"] keep创建 my_road_aids_type: road_aids_type = "DType-1" my_merge: merge with: keep(it.lane_width == 3m) keep(it.left_lane_num == 0) keep(it.right_lane_num == 3) keep(it.ramp_lane_num == 1) keep(it.main_speed == 120kph) keep(it.ramp_speed == 60kph) keep(it.radius_of_curvature == 200m) keep(it.ramp_length == 250m) keep(it.road_aids_type == my_road_aids_type) create创建 my_road_aids_type: road_aids_type = "DType-1" my_merge: merge = scenery.create_merge(lane_width: 3m, left_lane_num: 0, right_lane_num: 3, main_speed: 120kph, ramp_speed: 60kph, radius_of_curvature: 200m, ramp_length: 250m, road_aids_type: my_road_aids_type) 父主题： 领域模型设计

静态场景样例 下文提供keep创建和create创建两种写法. 声明所有要泛化的变量，即为本例中第2-4行. 关键字merge 说明是匝道合流的种子场景，即为本例中的第6行. 明确本场景中所有参数的具体值，即为本例中的第7行到最后. scenario HighwayMerge: lane_width: length = [3m, 4m] left_lane_num: int = [0] ramp_length: length = [200m, 500m] road_aids_type: road_aids_type == "DType-1" merge_1: merge with: keep(it.lane_width == lane_width) keep(it.left_lane_num == left_lane_num) keep(it.right_lane_num == 2) keep(it.ramp_lane_num == 1) keep(it.main_speed == 120kph) keep(it.ramp_speed == 60kph) keep(it.radius_of_curvature == 200m) keep(it.ramp_length == ramp_length) keep(it.road_aids_type == road_aids_type) 声明本场景为静态场景，即为本例中第2行. 声明所有要泛化的变量，即为本例中第4行. create_merge说明是匝道合流的种子场景，即为本例中的第6行. 函数create_merge的入参即指定本场景中的所有参数具体值，即为本例中的第6-7行. scenario Merge: m_scene: scenery lane_width: length = [3m, 4m] my_road_aids_type: road_aids_type == "DType-1" m_straight: merge = m_scene.create_merge(lane_width: lane_width, left_lane_num: 0, right_lane_num: 2, main_speed: 120kph, ramp_speed: 60kph, radius_of_curvature: 200m, ramp_length: 300m, ramp_lane_num: 1, road_aids_type: my_road_aids_type) 父主题： 静态场景（地图）

加载场景 Octopus平台支持用户在仿真器中加载场景库中的场景，在线编辑、运行并回放。 单击进入在线仿真页面，单击页面右上方的“加载场景”。 选择加载场景方式。 选择需要加载的场景、泛化场景或测试用例。 图2 加载场景 如果场景数量多，用户也可根据场景的标签进行过滤，并选择需要加载的场景。 图3 标签筛选 在搜索框中输入搜索内容，单击搜索，并在筛选出的场景、测试用例或泛化场景列表中勾选中需要加载的场景。 多项搜索：可根据需要决定是否启用多项搜索，输入多个关键字，中间用“;”隔开，可搜索多个关键字。 单击“确认”，仿真场景加载成功。 查看加载场景过程文件。 使用仿真器在线加载场景后，会在“/home/{user}/workspace/Data/Project/Current/Scenarios/”目录下出现加载过的场景文件，打开指定日期的场景文件夹。 图4 场景文件 单击打开该场景文件夹下的“.xml”文件，即可查看下载下来的“osgb”以及“xodr”文件所在路径。 图5 文件所在路径

前提条件 当前Octopus支持仿真器A、仿真器B和仿真器C三类在线仿真器。在使用仿真器之前需要提前购买扩展资源包。 表1 扩展资源包列表 名称 描述 仿真场景编辑器 支持用户通过图形化界面方式运行仿真引擎，支持自动驾驶决策规划控制算法在线图形化开发调试。 说明： 不支持加载场景、重播场景和回放场景。 感知规控仿真引擎-在线 支持用户通过网页/图形化界面方式运行仿真引擎，支持自动驾驶感知决策规划控制算法在线图形化开发调试，支持高精度渲染引擎集成。 规控仿真引擎-在线 支持自动驾驶仿真静态路网和动态交通参与物场景编辑。