汽车行业解决方案

“中国制造2025”将节能与新能源汽车作为重点发展领域,明确了支持电动汽车产业发展,掌握汽车低碳化、信息化、智能化核心技术,推动汽车新一轮技术变革。华为云携手合作伙伴基于云计算、大数据、人工智能、物联网、5G等技术打造场景化解决方案,帮助车企实现数字化转型和升级,加快产品和服务创新

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    AIoT汽车评测 更多内容
  • 平稳起步(Gentle Start)检测

    平稳起步(Gentle Start)检测 汽车起步时加速度太大会给人带来不舒适的感受。平稳起步检测的目的是判断自动驾驶车辆起步过程中加速度是否过大。 起步过程的判定是指车辆当前速度为0,并在0.5s后速度大于,这个0.5s内的时间段为起步过程。 起步过程中如果加速度大于一定阈值(

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  • 实例计算性能评测方法

    本节操作介绍使用SPEC CPU®2017基准测试工具评测Linux操作系统实例计算性能的方法。已使用云平台提供的公共镜像创建 弹性云服务器 。请确保每个CPU核至少保留2GB内存空间,安装测试工具的磁盘空间至少10GB。本例以CentOS 7.4操作系统 云服务器 为例。远程连接弹性云 服务器 。安装依赖包。yum install -y m4 nu

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  • 主流实例计算性能评测数据

    云平台提供了多种实例类型供您选择,不同类型的实例可以提供不同的计算能力和存储能力。同一实例类型下可以根据CPU和内存的配置选择不同的实例规格。本章节以通用计算增强型C6s、通用计算增强型C6、内存优化型M6为例,采用SPECInt(Standard Performance Evaluation Corporation,Integer)基准

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  • 汽车行业场景

    汽车行业场景 应用场景 随着车联网等新业务场景的出现,汽车的数字化营销、智慧生产、智慧门店等新兴场景不断涌现,传统汽车行业的数字化转型成为产业发展趋势,但是与此同时也面临着多种挑战。 挑战一:传统稳态业务资源利用率不高,基础资源无法有效整合。 挑战二:弹性能力不足,无法满足大量在线用户并发接入,网络时延较高。

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  • 功能介绍

    功能介绍 自动驾驶行业的关键开发工具对自动驾驶汽车开发和量产有着重要的推动作用。然而,自动驾驶面临许多问题,如海量的数据存储、模型迭代资源耗费、人工标注高成本、孤岛工具链等,开环验证和闭环仿真都很难快速迭代起来。为解决这个问题,Octopus自动驾驶云服务覆盖自动驾驶数据、模型、

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  • 评测算法的自研proto接口

    评测算法的自研proto接口 背景 Octopus内置一套评测算法,用于对自动驾驶系统的性能表现进行多维度评测。内置评测算法的评测结果按照eva.proto中的定义,序列化成pb文件保存起来。 Octopus仿真平台的前端通过解析评测pb对评测结果进行展示,目前控制台展示主要分为两大方面:

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  • 创建任务

    Octopus平台提供对评测任务的管理,包括创建、删除、停止评测任务的操作。在评测任务页面, 实时显示多条评测任务的状态、任务创建时间等信息。评测任务创建完毕后,触发任务。评测任务结束后会生成评测任务结果文件,详细展示模型的各项评测指标得分。 创建评测任务 评测任务与评测参数和数据集有关。具体步骤如下:

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  • 仿真任务详情

    了仿真器在整个仿真过程中的数据,用户可以利用该仿真pb进行数据分析。 评测pb下载:任务运行成功后,用户可以下载评测pb文件。评测pb文件用于存储评测输出的结果,支持用户自定义评测指标输出为Octopus的评测pb格式,从而在前端进行展示。 算法pb下载:任务运行成功后,用户可以

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  • AB类log函数评分方案

    AB类log函数评测分数计算实现(Equation) 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。

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  • 任务配置

    现算法的白盒化评测。 Datahub模式,目前暂不支持配合仿真器的帧同步模式。 图3 算法配置 评测项配置 用户可选择“内置评测配置”和“自定义评测镜像”,设置评测标准。 内置评测配置:请选择“评测管理”服务中创建成功的内置评测配置。 自定义评测镜像:请选择在“评测管理”服务中创

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  • AB类均匀权重(Average)评分方案

    不参与评分。 AB类均匀权重评测分数计算实现(Equation) 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。

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  • 镜像制作(仿真)

    镜像生效,评测镜像和仿真器镜像不支持配置entrypoint。 目前自定义算法、自定义评测、自定义脚本的镜像制作使用的基础镜像版本要求为:ubuntu18.04及以上。算法与仿真器需要采用TCP协议进行通信。 自定义评测镜像制作 与datahub对接的算法镜像制作 评测算法的自研proto接口

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  • 步骤五:创建仿真任务

    算法的白盒化评测。 图4 算法配置 选择评测项配置 可选择“内置评测配置”和“自定义评测镜像”。如果使用自定义评测,请选择在“评测管理”服务中创建成功的内置评测配置或自定义评测镜像。 测试结果通过标准 可自定义测试结果通过标准的分数。区间为0-100分。 图5 评测项配置 选择场景,支持场景库、测试套件、逻辑场景。

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  • 仿真任务

    算法的白盒化评测。 图4 算法配置 选择评测项配置 可选择“内置评测配置”和“自定义评测镜像”。如果使用自定义评测,请选择在“评测管理”服务中创建成功的内置评测配置或自定义评测镜像。 测试结果通过标准 可自定义测试结果通过标准的分数。区间为0-100分。 图5 评测项配置 选择场景,支持场景库、测试套件、逻辑场景。

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  • 模型文件说明(训练)

    Octopus模型管理模块,支持用户上传模型,并将其用于模型评测、模型编译任务。如果需要将模型用于内置评测模板评测,除模型文件外,需另外包含推理启动文件: customer_inference.py 仅当需要使用内置评测指标计算时需要添加推理启动文件,文件名称可自定义,将该文件置

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  • 评分方案介绍

    评分方案介绍 Octopus评测指标共有30多项大类指标,当规控算法未通过某些评测指标后,评测分数应能反映算法的性能表现。 本设计根据指标的重要程度将其分为三大类: 主要指标(以下简称A类)。 次要指标(以下简称B类)。 未定义重要度指标(以下简称C类)。 本设计提供如下三种内置的评分方案:

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  • 训练服务简介

    训练服务操作引导如下: 算法管理:负责管理用户上传的符合平台规范的算法。 训练任务:用户选择训练算法和训练数据集创建训练任务进行训练。 模型评测:负责管理评测脚本、评测任务和评测对比任务。 编译管理:包含编译任务和编译镜像。训练产生的模型版本,一般不可直接被车载芯片识别,需要经过编译工具,模型编译成车载芯片识别的产物。

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  • 信号查看器

    选择左侧的数据,右侧将高亮显示对应的数据,内置评测信号参数请参考内置评测信号参数。 图5 评测信号 可根据需要添加数据和框图,也可根据需要选择框图的横向和纵向布局。 可根据“任务名称”“场景名称”“信号名称”,搜索任务。 单击可删除不需要的框图和数据。单击“清空数据”,可清空页面上所有的数据。 内置评测信号参数 表1

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  • 同一个任务配置运行多次仿真任务都可以改变什么?

    库或用例中的场景数据。如果清空里面的有效场景或用例,会导致任务运行失败。 不支持修改任务配置和评测的关联关系,但是评测自身属性,可以在评测管理页面进行调整。再次启动任务时,将使用新的评测方式。 父主题: 仿真服务常见问题

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  • 流程指引

    创建镜像仓库 仿真服务 算法管理 在创建任务前,需要创建算法,用户可从本地上传容器镜像。 创建仿真算法 评测管理 支持内置评测配置和自定义评测镜像,对仿真任务中的算法展开评测。 创建评测 场景管理 创建仿真场景,仿真场景库、测试套件、测试用例和逻辑泛化场景用于仿真开发。 创建仿真场景 任务管理

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  • C类均匀权重评分(Average)方案

    C类均匀权重评分(Average)方案 当用户选择该评分方案时,就不需要设置评测指标的重要度,各个指标按均匀权重进行扣分。 C类均匀权重评分原则(Principle) 各指标得分权重相同。 C类均匀权重评测分数计算实现(Equation) 此方案下总分为100分,在计算得分时不考虑

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