assignmunkres
Глобальная переменная Munkres самый близкий соседний алгоритм присвоения
Синтаксис
[assignments,unassignedrows,unassignedcolumns] = assignmunkres(costmatrix,costofnonassignment)Описание
[ возвращает таблицу assignments,unassignedrows,unassignedcolumns] = assignmunkres(costmatrix,costofnonassignment)assignments обнаружений к дорожкам с помощью алгоритма Munkres. Алгоритм Munkres получает оптимальное решение проблемы присвоения глобального самого близкого соседа (GNN). Оптимальное решение минимизирует общую стоимость присвоений.
Стоимость каждого потенциального присвоения содержится в матрице стоимости, costmatrix. Каждая матричная запись представляет стоимость возможные присвоения. Строки матрицы представляют дорожки, и столбцы представляют обнаружения. Все возможные присвоения представлены в матрице стоимости. Чем ниже стоимость, тем более вероятно присвоение должно быть сделано. Каждая дорожка может быть присвоена самое большее одному обнаружению, и каждое обнаружение может быть присвоено самое большее одной дорожке. Если количество строк больше, чем количество столбцов, некоторые дорожки являются неприсвоенными. Если количество столбцов больше, чем количество строк, некоторые обнаружения являются неприсвоенными. Можно установить запись costmatrix к Inf запрещать присвоение.
costofnonassignment представляет стоимость оставления следов или неприсвоенных обнаружений. Более высокие значения увеличивают вероятность, что каждый существующий объект присвоен.
Функция возвращает список неприсвоенных дорожек, unassignedrows и списка неприсвоенных обнаружений, unassignedcolumns
Примеры
Присвойте обнаружения дорожкам Используя алгоритм Munkres
Используйте assignMunkres, чтобы присвоить три обнаружения двум дорожкам.
Запустите с двух предсказанных мест дорожки в координатах x-y.
tracks = [1,1; 2,2];
Примите, что три обнаружения получены. По крайней мере одно обнаружение не будет присвоено.
dets = [1.1, 1.1; 2.1, 2.1; 1.5, 3];
Создайте матрицу стоимости путем определения стоимости присвоения обнаружения к дорожке как Евклидово расстояние между ними. Установите стоимость неприсвоения на 0,2.
for i = size(tracks, 1):-1:1 delta = dets - tracks(i, :); costMatrix(i, :) = sqrt(sum(delta .^ 2, 2)); end costofnonassignment = 0.2;
Используйте Аукционный алгоритм, чтобы присвоить обнаружения дорожкам.
[assignments, unassignedTracks, unassignedDetections] = ...
assignmunkres(costMatrix,costofnonassignment);
Отобразите присвоения.
disp(assignments)
1 1 2 2
Покажите, что нет никаких неприсвоенных дорожек.
disp(unassignedTracks)
Отобразите неприсвоенные обнаружения.
disp(unassignedDetections)
3
Постройте обнаружение, чтобы отследить присвоения.
plot(tracks(:, 1), tracks(:, 2), '*', dets(:, 1), dets(:, 2), 'o') hold on xlim([0, 4]) ylim([0, 4]) legend('tracks', 'detections') assignStr = strsplit(num2str(1:size(assignments,1))); text(tracks(assignments(:, 1),1) + 0.1, ... tracks(assignments(:, 1),2) - 0.1, assignStr); text(dets(assignments(:, 2),1) + 0.1, ... dets(assignments(:, 2),2) - 0.1, assignStr); text(dets(unassignedDetections(:),1) + 0.1, ... dets(unassignedDetections(:),2) + 0.1, 'unassigned');
Дорожка к присвоениям обнаружения:
Обнаружение 1 присвоено отследить 1.
Обнаружение 2 присвоено отследить 2.
Обнаружение 3 не присвоено.
Входные параметры
Выходные аргументы
Ссылки
[1] Сэмюэль С. Блэкмен и Пополи, R. Проект и анализ современных систем слежения. Дом Artech: Норвуд, MA. 1999.