Exponenta Banner
exponenta event banner

vision.labeler.loading.SignalType

Перечисления типов сигналов для маркировки

развернуть все на странице

Описание

The vision.labeler.loading.SignalType перечисления позволяют вам задавать типы сигналов, используемых в приложении Ground Truth Labeler. При выборе сигналов от groundTruthMultisignal объект при помощи selectLabelsBySignalType function, используйте эти перечисления, чтобы выбрать метки определенного типа сигнала.

Создание

Синтаксис

vision.labeler.loading.SignalType.Image
vision.labeler.loading.SignalType.PointCloud
vision.labeler.loading.SignalType.Time

Описание

vision.labeler.loading.SignalType.Image создает перечисление типа сигнала Image. Используйте это перечисление, чтобы задать сигналы изображения, полученные из источников, таких как видео или последовательности изображений.

пример

vision.labeler.loading.SignalType.PointCloud создает перечисление типа сигнала PointCloud. Используйте это перечисление для задания лидарных сигналов облака точек, полученных из таких источников, как Velodyne® файлы захвата пакетов (PCAP).

vision.labeler.loading.SignalType.Time создает перечисление типа сигнала Time. Метки сцены Time сигналы и являются типами duration. Вы не можете загрузить Time сигналы в приложение Ground Truth Labeler.

Примеры

свернуть все

Открыть скрипт

Выберите метки основной истины из groundTruthMultisignal объект путем определения типа сигнала.

Загрузка groundTruthMultisignal объект, содержащий информация только для чтения и данные меток сцены для видео и соответствующей последовательности облака точек лидара. Функция helper, используемая для загрузки этого объекта, присоединена к примеру как вспомогательный файл.

gTruth = helperLoadGTruthVideoLidar;

Проверьте определения меток. Объект содержит определения для изображения, облака точек и временных сигналов.

gTruth.LabelDefinitions

ans =

  5x7 table

      Name       SignalType    LabelType       Group        Description           LabelColor            Hierarchy  
    _________    __________    _________    ____________    ___________    ________________________    ____________

    {'car'  }    Image         Rectangle    {'Vehicles'}    {0x0 char}     {[0.5862 0.8276 0.3103]}    {1x1 struct}
    {'car'  }    PointCloud    Cuboid       {'Vehicles'}    {0x0 char}     {[0.5862 0.8276 0.3103]}    {1x1 struct}
    {'truck'}    Image         Rectangle    {'Vehicles'}    {0x0 char}     {[     0.5172 0.5172 1]}    {0x0 double}
    {'truck'}    PointCloud    Cuboid       {'Vehicles'}    {0x0 char}     {[     0.5172 0.5172 1]}    {0x0 double}
    {'sunny'}    Time          Scene        {'None'    }    {0x0 char}     {[     0 0.7241 0.6552]}    {0x0 double}

Просмотрите метки информация только для чтения. Объект содержит метки для последовательности облака точек лидара и видео.

gTruth.ROILabelData

ans = 

  ROILabelData with properties:

                lidarSequence: [34x2 timetable]
    video_01_city_c2s_fcw_10s: [204x2 timetable]

Создайте новую groundTruthMultisignal объект, который содержит метки только для сигналов облака точек.

signalTypes = vision.labeler.loading.SignalType.PointCloud;
gtLabel = selectLabelsBySignalType(gTruth,signalTypes);

Для исходных и новых объектов смотрите первые пять строк данных о метках для последовательности облака точек лидара. Потому что сигналы лидара имеют тип PointCloudновый объект содержит те же данные меток для лидарной последовательности, что и исходный объект.

lidarLabels = gTruth.ROILabelData.lidarSequence;
lidarLabelsSelection = gtLabel.ROILabelData.lidarSequence;

numrows = 5;
head(lidarLabels,numrows)
head(lidarLabelsSelection,numrows)

ans =

  5x2 timetable

       Time            car            truck    
    ___________    ____________    ____________

    0 sec          {1x1 struct}    {1x0 struct}
    0.29926 sec    {1x1 struct}    {1x0 struct}
    0.59997 sec    {1x1 struct}    {1x0 struct}
    0.8485 sec     {1x1 struct}    {1x0 struct}
    1.1484 sec     {1x1 struct}    {1x0 struct}


ans =

  5x2 timetable

       Time            car            truck    
    ___________    ____________    ____________

    0 sec          {1x1 struct}    {1x0 struct}
    0.29926 sec    {1x1 struct}    {1x0 struct}
    0.59997 sec    {1x1 struct}    {1x0 struct}
    0.8485 sec     {1x1 struct}    {1x0 struct}
    1.1484 sec     {1x1 struct}    {1x0 struct}

Для исходных и новых объектов смотрите первые пять строк данных о метках для видео. Потому что видеосигналы имеют тип Imageновый объект не содержит данных о метках для видео.

videoLabels = gTruth.ROILabelData.video_01_city_c2s_fcw_10s;
videoLabelsSelection = gtLabel.ROILabelData.video_01_city_c2s_fcw_10s;

head(videoLabels,numrows)
head(videoLabelsSelection,numrows)

ans =

  5x2 timetable

      Time          car            truck    
    ________    ____________    ____________

    0 sec       {1x3 struct}    {1x0 struct}
    0.05 sec    {1x3 struct}    {1x0 struct}
    0.1 sec     {1x3 struct}    {1x0 struct}
    0.15 sec    {1x3 struct}    {1x0 struct}
    0.2 sec     {1x3 struct}    {1x0 struct}


ans =

  5x0 empty timetable

См. также

Приложения

Объекты

Функции

Темы

Введенный в R2020a

Документация по Automated Driving Toolbox

Поддержка