Exponenta Banner

SceneLabelData

Достоверные данные для меток сцены

расширьте все на странице

Описание

SceneLabelData достоверные данные объектно-ориентированной памяти для сцены помечают определения заданными в groundTruthMultisignal объект.

Создание

Когда вы экспортируете groundTruthMultisignal объект от сеанса приложения Ground Truth Labeler, SceneLabelData свойство экспортируемой объектно-ориентированной памяти сцена помечает как SceneLabelData объект. Создать SceneLabelData возразите программно, используйте vision.labeler.labeldata.SceneLabelData функция (описанный здесь).

Синтаксис

sceneLabelData = vision.labeler.labeldata.SceneLabelData(labelNames,labelData)

Описание

пример

sceneLabelData = vision.labeler.labeldata.SceneLabelData(labelNames,labelData) создает объект, содержащий данные о метке сцены для нескольких сигналов. Созданный объект, sceneLabelData, содержит свойства с именами метки сцены, перечисленными в labelNames. Эти свойства хранят соответствующие данные о метке сцены, заданные labelData.

Входные параметры

развернуть все

Метка Scene называет в виде массива строк. Задайте имена всех меток сцены, существующих в groundTruthMultisignal объект вы создаете. Можно получить имена метки сцены от существующего groundTruthMultisignal объект путем доступа к LabelDefinitions свойство того объекта. Используйте этот код и замените gTruth с именем groundTruthMultisignal переменная объекта.

isSceneLabel = gTruth.LabelDefinitions.LabelType == 'Scene';
gTruth.LabelDefinitions.Name(isSceneLabel)

В экспортируемом groundTruthMultisignal объект, SceneLabelData объект содержит свойство данных метки для каждой метки сцены, даже если некоторые метки сцены не имеют данных о метке.

Свойства созданного SceneLabelData объекту задал имена labelNames.

Пример: ["sunny" "rainy" "urban" "rural"]

Данные о метке Scene для каждой метки в виде массива ячеек duration матрицы. Каждая матрица в массиве ячеек содержит данные для метки сцены в соответствующем положении labelNames входной параметр. SceneLabelData объектно-ориентированная память каждая матрица в свойстве, которое имеет то же имя как тот сигнал.

Каждая матрица метки сцены имеет размер N-by-2. Каждая строка в этой матрице соответствует области значений времени, для которой была применена та метка сцены. N является количеством областей значений времени. Строки в матрице имеют форму [rangeStart, rangeEnd], где rangeStart и rangeEnd задайте начало и конец области значений времени для прикладной метки сцены.

Элементы строки имеют тип duration и должен быть в области значений минимума и максимуме всех меток времени в groundTruthMultisignal объект. Если метка сцены не применяется, то задайте пустую матрицу.

Пример: seconds([0 5; 10 20]) задает duration матрица, соответствующая одной сцене, помечает в groundTruthMultisignal объект. Модули находятся в секундах. Метка сцены была применена от 0 до 5 секунд и снова с 10 до 20 секунд через все сигналы в объекте. Задайте эту матрицу как часть массива ячеек, содержащего матрицы для дополнительных меток сцены.

Свойства

развернуть все

Данные о метке Scene в виде duration матрицы. SceneLabelData объект содержит одно свойство на определение метки сцены, где каждое свойство содержит duration матрица сцены помечает данные, соответствующие той метке сцены.

При экспорте SceneLabelData объект от сеанса приложения Ground Truth Labeler, имена свойства соответствуют именам метки сцены, сохраненным в LabelDefinitions свойство экспортируемого groundTruthMultisignal объект.

При создании SceneLabelData возразите программно, labelNames и labelData входные параметры задают имена свойства и значения созданного объекта.

Предположим, что вы хотите создать groundTruthMultisignal объект, содержащий метки сцены, которые описывают, является ли сцена солнечной, дождливой, городской, или сельской. Задайте метки сцены в массиве строк, labelNames.

labelNames = ["sunny" "rainy" "urban" "rural"];

Храните данные о метке для каждой метки сцены в массиве ячеек матриц, labelData. Каждая матрица содержит данные для соответствующей метки сцены в labelNames. 

labelData = {sunnyData,rainyData,urbanData,ruralData}
  1×4 cell array

    {1×2 duration}    {2×2 duration}    {0×0 duration}    {4×2 duration}

SceneLabelData объект, sceneData, хранит эти данные в свойстве с соответствующим именем сигнала. Можно задать sceneData в SceneLabelData свойство groundTruthMultisignal объект.

sceneData = vision.labeler.labeldata.SceneLabelData(labelNames,labelData)
sceneData = 

  SceneLabelData with properties:

    rainy: [2×2 duration]
    sunny: [0 sec    10.15 sec]
    rural: [4×2 duration]
    urban: [0×0 duration]

Функции объекта

labelDefinitionsAtTimeПолучите имена определения метки сцены в заданной метке времени
labelDataAtTimeПолучите данные о метке сцены в заданных метках времени

Примеры

свернуть все

Открыть скрипт

Создайте достоверные данные для видеосигнала, и последовательность облака точек лидара сигнализируют, что получает ту же ведущую сцену. Задайте источники сигнала, пометьте определения, и ROI и данные о метке сцены.

Создайте источник видеоданных из файла MP4.

sourceName = '01_city_c2s_fcw_10s.mp4';
sourceParams = [];
vidSource = vision.labeler.loading.VideoSource;
vidSource.loadSource(sourceName,sourceParams);

Создайте источник последовательности облака точек из папки файлов данных об облаке точек (PCD).

pcSeqFolder = fullfile(toolboxdir('driving'),'drivingdata','lidarSequence');
addpath(pcSeqFolder)
load timestamps.mat
rmpath(pcSeqFolder)

lidarSourceData = load(fullfile(pcSeqFolder,'timestamps.mat'));

sourceName = pcSeqFolder;
sourceParams = struct;
sourceParams.Timestamps = timestamps;

pcseqSource = vision.labeler.loading.PointCloudSequenceSource;
pcseqSource.loadSource(sourceName,sourceParams);

Объедините источники сигнала в массив.

dataSource = [vidSource pcseqSource]

dataSource = 

  1×2 heterogeneous MultiSignalSource (VideoSource, PointCloudSequenceSource) array with properties:

    SourceName
    SourceParams
    SignalName
    SignalType
    Timestamp
    NumSignals

Составьте таблицу определений метки для достоверных данных при помощи labelDefinitionCreatorMultisignal объект.

  • Car определение метки появляется дважды. Даже при том, что Car задан как прямоугольник, можно чертить прямоугольники только для сигналов изображений, таких как видео. labelDefinitionCreatorMultisignal объект создает дополнительную строку для сигналов облака точек лидара. В этих типах сигнала можно чертить Car метки как кубоиды только.

  • Определения метки не имеют никаких описаний и никаких присвоенных цветов, таким образом, Description и LabelColor столбцы пусты.

  • Определения метки не имеют никаких присвоенных групп, таким образом, для всех определений метки, соответствующей ячейки в Group столбец установлен в 'None'.

  • Road пиксельное определение метки, таким образом, таблица включает PixelLabelID столбец.

  • Никакие определения метки не имеют подметки или атрибуты, таким образом, таблица не включает Hierarchy столбец для того, чтобы хранить такую информацию.

ldc = labelDefinitionCreatorMultisignal;
addLabel(ldc,'Car','Rectangle');
addLabel(ldc,'Lane','Line');
addLabel(ldc,'Road','PixelLabel');
addLabel(ldc,'Sunny','Scene');
labelDefs = create(ldc)

labelDefs =

  5×7 table

      Name       SignalType    LabelType      Group      Description    LabelColor    PixelLabelID
    _________    __________    __________    ________    ___________    __________    ____________

    {'Car'  }    Image         Rectangle     {'None'}       {' '}       {0×0 char}    {0×0 double}
    {'Car'  }    PointCloud    Cuboid        {'None'}       {' '}       {0×0 char}    {0×0 double}
    {'Lane' }    Image         Line          {'None'}       {' '}       {0×0 char}    {0×0 double}
    {'Road' }    Image         PixelLabel    {'None'}       {' '}       {0×0 char}    {[       1]}
    {'Sunny'}    Time          Scene         {'None'}       {' '}       {0×0 char}    {0×0 double}

Создайте данные о метке ROI для первой системы координат видео.

numVideoFrames = numel(vidSource.Timestamp{1});
carData = cell(numVideoFrames,1);
laneData = cell(numVideoFrames,1);
carData{1} = [304 212 37 33];
laneData{1} = [70 458; 311 261];
videoData = timetable(vidSource.Timestamp{1},carData,laneData, ...
                      'VariableNames',{'Car','Lane'});

Создайте данные о метке ROI для первого облака точек в последовательности.

numPCFrames = numel(pcseqSource.Timestamp{1});
carData = cell(numPCFrames, 1);
carData{1} = [27.35 18.32 -0.11 4.25 4.75 3.45 0 0 0];
lidarData = timetable(pcseqSource.Timestamp{1},carData,'VariableNames',{'Car'});

Объедините данные о метке ROI для обоих источников.

signalNames = [dataSource.SignalName];
roiData = vision.labeler.labeldata.ROILabelData(signalNames,{videoData,lidarData})

roiData = 

  ROILabelData with properties:

    video_01_city_c2s_fcw_10s: [204×2 timetable]
                lidarSequence: [34×1 timetable]

Создайте данные о метке сцены в течение первых 10 секунд ведущей сцены.

sunnyData = seconds([0 10]);
labelNames = ["Sunny"];
sceneData = vision.labeler.labeldata.SceneLabelData(labelNames,{sunnyData})

sceneData = 

  SceneLabelData with properties:

    Sunny: [0 sec    10 sec]

Создайте объект основной истины из источников сигнала, пометьте определения, и ROI и данные о метке сцены. Можно импортировать этот объект в приложение Ground Truth Labeler для ручной маркировки или запускать алгоритм автоматизации маркировки на нем. Можно также извлечь обучающие данные из этого объекта для моделей глубокого обучения при помощи gatherLabelData функция.

gTruth = groundTruthMultisignal(dataSource,labelDefs,roiData,sceneData)

gTruth = 

  groundTruthMultisignal with properties:

          DataSource: [1×2 vision.labeler.loading.MultiSignalSource]
    LabelDefinitions: [5×7 table]
        ROILabelData: [1×1 vision.labeler.labeldata.ROILabelData]
      SceneLabelData: [1×1 vision.labeler.labeldata.SceneLabelData]

Советы

  • Создать groundTruthMultisignal объект, содержащий данные о метке ROI, но никакие данные о метке сцены, задайте SceneLabelData свойство как пустой массив. Чтобы создать этот массив, в командной строке MATLAB®, вводят этот код.

    sceneData = vision.labeler.labeldata.SceneLabelData.empty

Смотрите также

Приложения

Объекты

Введенный в R2020a

Документация Automated Driving Toolbox
Поддержка