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车道线检测 Octopus 目录 标注文件目录结构 +--- 1628568066600 | +--- 1628568066600.jpg | +--- 1628568066600.json +--- 1628654064999 | +--- 1628654064999

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3D预标注车道线检测 创建3D预标注车道线检测任务 输入输出文件格式要求 父主题： 智驾模型服务

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车道保持（Lane Keeping）检测 车道保持检测的目的是判断主车在行使过程中能否很好地沿车道中心线行使。 车道保持检测分为两个指标： 偏移车道中心线距离检测 偏移车道中心线横摆角检测 偏移车道中心线距离检测是指主车的质心相对于车道中心线的垂直距离，当该偏移距离大于某一阈值时（本设计取0

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输入路径：选择OBS输入路径。车道线检测输入文件必须满足车道线检测输入输出文件格式要求。 输出路径：选择OBS输出路径。车道线检测输出文件必须满足车道线检测输入输出文件格式要求。 单击“确认”，完成3D预标注车道线检测的创建。 3D预标注车道线检测相关操作 3D预标注车道线检测还可以进行以下操作。

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深度学习模型预测 深度学习已经广泛应用于图像分类、图像识别和 语音识别 等不同领域， DLI 服务中提供了若干函数实现加载深度学习模型并进行预测的能力。 目前可支持的模型包括DeepLearning4j 模型和Keras模型。由于Keras它能够以 TensorFlow、CNTK或者 Theano

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深度学习模型预测 深度学习已经广泛应用于图像分类、图像识别和语音识别等不同领域，DLI服务中提供了若干函数实现加载深度学习模型并进行预测的能力。 目前可支持的模型包括DeepLearning4j 模型和Keras模型。由于Keras它能够以 TensorFlow、CNTK或者 Theano

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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。自动驾驶领域通常涉及目标检测、语义分割、车道线检测等类别，如识别车辆、行人、可行区域等对象。 评测脚本 评测任务 任务队列 评测对比 模型数据集支持 父主题： 训练服务

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工程车 卡车 公交车 小汽车 骑行者 停车线 直行右转箭头 右转导向箭头 左转导向箭头 直行导向箭头 禁停止线 水马 锥桶 矮墙 隔音墙 路面栅栏 消防栓 斑马线 路沿 导流线 路面字符 其它导向箭头 减速带 停止线 双实线 双虚线 虚线 黄实线 实线 柱子 井盖 限位块 地锁 杆状物

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的多边形。 满屏绘制：选择“满屏绘制”。 车道线绘制 车道线不能交叉。 车道右边线、车道线1：可以修改，不能删除。 车道线2、车道线3：可以修改、删除。 检测目标 检测目标有“目标整体”、“非机动车”和“机动车”。勾选检测目标后，当检测区域内识别出该目标时，对目标进行抓拍。 发送车辆属性

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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。

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正向道路的右边线，3表示车道车速分析辅助线，4表示车道流量线，5表示应急车道线， 6表示实线。 distance 是 Int type为3时候有效。表示车速分析辅助线表示的道路实际距离，以米为单位。 direction 否 Int 车速线或者流量线的方向。当线的type为3、4或者5的时候，需要配置。

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模型评测支持多种数据集格式，包括Octopus格式和部分常见开源数据集格式，以下为各类别模型的数据集支持列表和示例。 目标检测2D 目标检测3D 目标追踪2D 目标追踪3D 语义分割2D 语义分割3D 车道线检测 父主题： 模型评测

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智驾模型服务 智驾模型简介 多模态检索 模型微调 场景识别 2D图像生成 2D预标注 3D预标注 3D预标注车道线检测 服务监控 智驾模型管理

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建自动学习物体检测项目后数据标注节点会报错。 图2 数据标注节点报错 步骤3：创建自动学习物体检测项目 确保数据集创建完成且可正常使用后，在ModelArts控制台，左侧导航栏选择“自动学习”默认进入新版自动学习页面，选择物体检测项目，单击“创建项目”。 进入“创建物体检测”页面后，填写相关参数。

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基于CodeArts IDE Online、TensorFlow和Jupyter Notebook开发深度学习模型 概要 准备工作 导入和预处理训练数据集 创建和训练模型 使用模型

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action in the target lane 目标lane必须在地图上。 中心线左侧的lane_id为正，如'1'，'2'。右侧的lane_id为负，如'-1'，'-3'。绝对值越大，距离中心线越远。 offset值不能超出当前所在lane的宽度范围。 使用相对位置时，参考对

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设置匹配指纹规后的动作以及限速值，可以选择“丢弃”或“放行”动作。 检测载荷 设置检测载荷的十六进制值。 偏移量 设置指纹的偏移量。 检查深度 “检测载荷”为“1234afee”，“偏移量”为“20”，“检查深度”为“8”时，当数据区的第21个字节到第32个字节的内容匹配“123

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准确率高：基于改进的深度学习算法，检测准确率高。 响应速度快：视频直播响应速度小于0.1秒。 在线商城 智能审核商家/用户上传图像，高效识别并预警不合规图片，防止涉黄、涉暴类图像发布，降低人工审核成本和业务违规风险。 场景优势如下： 准确率高：基于改进的深度学习算法，检测准确率高。 响应速度快：单张图像识别速度小于0

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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

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集，不支持启动主动学习和自动分组任务，支持预标注任务。 “智能标注”是指基于当前标注阶段的标签及图片学习训练，选中系统中已有的模型进行智能标注，快速完成剩余图片的标注操作。“智能标注”又包含“主动学习”和“预标注”两类。 “主动学习”表示系统将自动使用半监督学习、难例筛选等多种手

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修改标注物。 将其他标注物涂成错误标签，应选择该标注所在图层，然后重新选择正确的标注类别绘制。 图2 修改标注物 标注车道线。 打开强度屏，辅助标注车道线。 图3 辅助标注车道线 快捷键使用说明 Octopus平台提供快捷键使用，用户可以利用快捷键快速完成标注，提高标注效率。 表1 快捷键使用说明

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