Отследите установление, обслуживание и метрики удаления
trackAssignmentMetrics Система object™ сравнивает дорожки от мультисистемы наблюдения за объектами против известной истины автоматическим присвоением дорожек к известным истинам при каждом обновлении дорожки. Метрика расстояния присвоения определяет максимальное расстояние, для которого дорожка может быть присвоена объекту истины. Метрика расстояния расхождения определяет, когда ранее присвоенная дорожка может быть повторно присвоена различному объекту истины, когда расстояние превышает другой установленный порог.
Сгенерировать метрики присвоения дорожки:
Создайте trackAssignmentMetrics объект и набор его свойства.
Вызовите объект с аргументами, как будто это была функция.
Чтобы узнать больше, как Системные объекты работают, смотрите то, Что Системные объекты? MATLAB.
assignmentMetics = trackAssignmentMetricstrackAssignmentMetrics Системный объект, assignmentMetics, со значениями свойств по умолчанию.
assignmentMetics = trackAssignmentMetrics(Name,Value)trackAssignmentMetrics объект с помощью одной или нескольких пар "имя-значение". Например, assignmentMetics = trackAssignmentMetrics('AssignmentThreshold',5) создает trackAssignmentMetrics объект с порогом присвоения 5. Заключите имена свойства в кавычки.
Чтобы вычислить метрики, вызовите метрики присвоения дорожки с аргументами, как будто это была функция (описанный здесь).
[ возвращает структуры, tracksummary,truthsummary] = assignmentMetics(tracks,truths)tracksummary и truthsummary, содержа совокупные метрики через весь tracks и truths, полученный из предыдущего обновления объекта.
Чтобы использовать объектную функцию, задайте Системный объект как первый входной параметр. Например, чтобы выпустить системные ресурсы Системного объекта под названием obj, используйте этот синтаксис:
release(obj)
Исследуйте присвоения и ошибки для системы, отслеживающей две цели.
Во-первых, загрузите хранимые данные о дорожке.
load trackmetricex tracklog truthlog
Создайте объекты анализировать ошибочные метрики и присвоение.
tam = trackAssignmentMetrics; tem = trackErrorMetrics;
Создайте выходные переменные.
posRMSE = zeros(numel(tracklog),1); velRMSE = zeros(numel(tracklog),1); posANEES = zeros(numel(tracklog),1); velANEES = zeros(numel(tracklog),1);
Цикл по всем дорожкам к:
Извлеките дорожки и основную истину в i th обновление средства отслеживания.
Анализируйте и получите текущее присвоение дорожки к истине.
Анализируйте метрики мгновенной погрешности по всем дорожкам и истинам.
for i=1:numel(tracklog) tracks = tracklog{i}; truths = truthlog{i}; [trackAM,truthAM] = tam(tracks, truths); [trackIDs,truthIDs] = currentAssignment(tam); [posRMSE(i),velRMSE(i),posANEES(i),velANEES(i)] = ... tem(tracks,trackIDs,truths,truthIDs); end
Покажите метрическую таблицу дорожки.
trackMetricsTable(tam)
ans=4×15 table
TrackID AssignedTruthID Surviving TotalLength DeletionStatus DeletionLength DivergenceStatus DivergenceCount DivergenceLength RedundancyStatus RedundancyCount RedundancyLength FalseTrackStatus FalseTrackLength SwapCount
_______ _______________ _________ ___________ ______________ ______________ ________________ _______________ ________________ ________________ _______________ ________________ ________________ ________________ _________
1 NaN false 1120 false 0 false 3 3 false 0 0 false 0 0
2 NaN false 1736 false 0 false 8 88 false 0 0 false 28 3
6 3 true 1138 false 0 false 4 314 false 1 28 false 0 2
8 2 true 662 false 0 false 2 29 false 1 169 false 28 0
Покажите метрическую таблицу истины.
truthMetricsTable(tam)
ans=2×10 table
TruthID AssociatedTrackID DeletionStatus TotalLength BreakStatus BreakCount BreakLength InCoverageArea EstablishmentStatus EstablishmentLength
_______ _________________ ______________ ___________ ___________ __________ ___________ ______________ ___________________ ___________________
2 8 false 2678 false 4 168 true true 56
3 6 false 2678 false 3 645 true true 84
Постройте RMSE и ошибочные метрики ANEES.
subplot(2,2,1) plot(posRMSE) title('Position Error') xlabel('tracker update') ylabel('RMSE (m)') subplot(2,2,2) plot(velRMSE) title('Velocity Error') xlabel('tracker update') ylabel('RMSE (m/s)') subplot(2,2,3) plot(posANEES) title('Position Error') xlabel('tracker update') ylabel('ANEES') subplot(2,2,4) plot(velANEES) title('Velocity Error') xlabel('tracker update') ylabel('ANEES')
Покажите текущие ошибочные метрики для каждого индивидуума зарегистрированная дорожка.
currentTrackMetrics(tem)
ans=2×5 table
TrackID posRMS velRMS posANEES velANEES
_______ ______ ______ ________ ________
6 44.712 20.988 0.05974 0.31325
8 129.26 12.739 1.6745 0.2453
Покажите, что текущие ошибочные метрики для каждого индивидуума записали объект истины.
currentTruthMetrics(tem)
ans=2×5 table
TruthID posRMS velRMS posANEES velANEES
_______ ______ ______ ________ ________
2 129.26 12.739 1.6745 0.2453
3 44.712 20.988 0.05974 0.31325
Покажите совокупные ошибочные метрики для каждого индивидуума зарегистрированная дорожка.
cumulativeTrackMetrics(tem)
ans=4×5 table
TrackID posRMS velRMS posANEES velANEES
_______ ______ ______ ________ ________
1 117.69 43.951 0.58338 0.44127
2 129.7 42.8 0.81094 0.42509
6 371.35 87.083 4.5208 1.6952
8 130.45 53.914 1.0448 0.44813
Покажите, что совокупные ошибочные метрики для каждого индивидуума записали объект истины.
cumulativeTruthMetrics(tem)
ans=2×5 table
TruthID posRMS velRMS posANEES velANEES
_______ ______ ______ ________ ________
2 258.21 65.078 2.2514 0.93359
3 134.41 48.253 0.96314 0.49183