(平台、tp zoomedtp) = createPlatforms;

跟踪= trackerGNN（“MaxNumTracks”，1000，“AssignmentThreshold”[正]30日);positionSelector = [1 0 0 0 0;0 0 1 0 0 0;0 0 0 0 0];

[trkSummary、truSummary信息]= runTracker(平台、跟踪positionSelector、tp zoomedtp);

assignmentMetricsSummary (trkSummary truSummary)

厘米= info.CostMatrix;disp (“成本矩阵有”+元素个数(cm) +“元素”。）;disp ("但有限值的数量是"+ numel(cm(isfinite(cm))) + newline)

发布追踪(追踪)。AssignmentThreshold= [30 200]; [trkSummary,truSummary] = runTracker(platforms,tracker,positionSelector,tp,zoomedtp);

assignmentMetricsSummary (trkSummary truSummary)

释放(跟踪);跟踪器。HasCostMatrixInput = true;[trkSummary, truSummary] = runTracker(平台、跟踪positionSelector、tp zoomedtp);assignmentMetricsSummary (trkSummary truSummary)

发布追踪(追踪)。赋值=“Jonker-Volgenant”；跟踪器。HasCostMatrixInput = true;runTracker(平台、跟踪positionSelector tp, zoomedtp);

复位（跟踪器）runTracker（平台，追踪器，positionSelector，TP，zoomedtp）;

函数(平台、tp zoomedtp) = createPlatforms这是一个helper函数，用于运行跟踪器并显示结果。它％可能在将来被移除。nh = 15;水平网格细胞的％数nv = 15;%垂直网格单元格数nsq = 2;网格单元格中的% 2x2平台不良贷款= nh * nv * nsq ^ 2;%平台总数XGV = sort(-50 + repmat(100 * (1:nh)， [1 nsq]));Ygv = sort(-50 + repmat(100 * (1:nv)， [1 nsq])));(X, Y) = meshgrid (xgv ygv);《不扩散核武器条约》= nsq / 2;Xshift = 10*(((-npts+1):npts) -5;yshift = xshift;Xadd = repmat(xshift， [1 nh]);Yadd = repmat(yshift， [1 nv]); / /显示当前位置[Xx, Yy] = meshgrid(xadd,yadd);X = X + Xx; Y = Y + Yy; pos = [X(:),Y(:),zeros(numel(X),1)];％以下创建结构为平台，这是一个数组%稍后用于跟踪分配指标。VEL = [3 1 0];%平台速度平台= repmat(结构体(“PlatformID”, 1“位置”，[0 0 0]，“速度”韦尔),不良贷款,1);为i = 1:nPl平台(i)。PlatformID =我;平台(我).Position (,) = pos(我:);结束%的可视化图(f =“位置”，[1 1 1425 700]);movegui中央；h1 = uipanel (f,'字体大小'12“位置”[01 0.01 0.48 0.98]，“标题”，“场景视图”）;a1 =轴(h1,“位置”，[0.05 0.05 0.9 0.9]);tp = theaterPlot (“父”a1,“XLimits”，[0 NH * 100]，“YLimits”，[0 NV * 100]）;组（A1，“XTick”，0：100：NH * 100）组（A1，“YTick”0:100: nv * 100)网格在页= trackPlotter (tp,'标签'，'真相'，“标记”，“^”，'MarkerEdgeColor'，数k，“MarkerSize”4，“HistoryDepth”10);plotTrack (pp、重塑([platforms.Position] 3 []) ');trackPlotter (tp,'标签'，“跟踪”，'MarkerEdgeColor'，“b”，“MarkerSize”6“HistoryDepth”10);c = (a1。父母,“孩子”）;为i = 1:元素个数(c)如果isa (c(我),“matlab.graphics.illustration.Legend”)组(c(我),'可见的'，'离开'）结束结束h2 = uipanel (f,'字体大小'12“位置”,(。50.01 . 48.98]，“标题”，“放大视图”）;a2 =轴(h2,“位置”，[0.05 0.05 0.9 0.9]);zoomedtp = theaterPlot (“父”a2“XLimits”(400 500),“YLimits”500年[400]);集(a2,“XTick”400:100:500)组(a2,“YTick”，400：100：500）格在zoomedpp = trackPlotter（zoomedtp，“DisplayName的”，'真相'，“标记”，“^”，'MarkerEdgeColor'，数k，“MarkerSize”6“HistoryDepth”10);plotTrack (zoomedpp重塑([platforms.Position] 3 []) ');trackPlotter (zoomedtp“DisplayName的”，“跟踪”，'MarkerEdgeColor'，“b”，“MarkerSize”8“HistoryDepth”10“ConnectHistory”，“上”，'字体大小'1);结束

函数[trkSummary、truSummary信息]= runTracker(平台、跟踪positionSelector、tp zoomedtp)这是一个helper函数，用于运行跟踪器并显示结果。它％可能在将来被移除。PP = findPlotter（TP，'标签'，'真相'）;TRP = findPlotter（TP，'标签'，“跟踪”）;zoomedpp = findPlotter (zoomedtp,“DisplayName的”，'真相'）;zoomedtrp = findPlotter (zoomedtp,“DisplayName的”，“跟踪”）;%为了节省时间，预先分配所有的检测并动态分配它们。不良贷款=元素个数(平台);侦破= objectDetection (0, 0, 0, 0));依据= repmat({侦破},[不良贷款,1]);定义一个轨道分配指标对象。tam = trackAssignmentMetrics;％带来的可视化回来。集(tp.Parent.Parent.Parent,'可见的'，“上”）hasExternalCostFunction = tracker.HasCostMatrixInput;％测量需要设置跟踪了时间。抽搐如果~ isLocked(跟踪)如果hasExternalCostFunction设置(追踪,侦破,0,0);其他的设置(追踪,侦破,0);结束结束复位（跟踪器）DISP（“跟踪器设置时间:”+ TOC）;%对所有平台运行5步检测。为t = 1:5为i = 1:nPl det {i}。时间= t;依据我{}。测量=平台(i) .Position (:);结束抽搐如果hasExternalCostFunction如果isLocked(跟踪)％用途predictTracksToTime让所有的预测轨迹。allTracks = predictTracksToTime(追踪,“所有”t);其他的allTracks = [];结束costMatrix = predictedEuclidean（allTracks，dets的，positionSelector）;[轨道，〜，〜，信息] =跟踪器（dets的，吨，costMatrix）;其他的[痕迹,~,~,信息]=追踪(侦破,t);结束trPos = getTrackPositions(轨道，位置选择器);trIDs =字符串([tracks.TrackID]”);disp (“步骤”+ t +“ 时间： ”+ toc)％更新的情节。plotTrack (pp、重塑([platforms.Position] 3 []) ');trPos plotTrack (trp);plotTrack (zoomedpp重塑([platforms.Position] 3 []) ');plotTrack (zoomedtrp trPos trIDs);drawnow%更新轨道分配指标对象。如果nargout [trkSummary，truSummary] = TAM（轨道，平台）;结束%更新平台位置。为i = 1:nPl平台(i)。位置=平台(i)。位置+平台(我).Velocity;结束结束snapnow%在没有检测的情况下运行步骤，直到跟踪器删除所有轨道。disp (“从现在开始的所有步骤都不会被发现。”）而~isempty(tracks) t = t+1;抽搐如果hasExternalCostFunction allTracks = predictTracksToTime（跟踪器，“所有”t);costMatrix = predictedEuclidean（allTracks，{}，positionSelector）;曲目=跟踪器（{}，T，costMatrix）;其他的跟踪=追踪({},t);结束disp (“步骤”+ t +“ 时间： ”+ toc)％更新曲目情节的位置。trPos = getTrackPositions(跟踪、positionSelector);trIDs =字符串([tracks.TrackID]”);％更新的情节。plotTrack (pp、重塑([platforms.Position] 3 []) ');trPos plotTrack (trp);plotTrack (zoomedpp重塑([platforms.Position] 3 []) ');plotTrack (zoomedtrp trPos trIDs);drawnow%更新平台位置。为i = 1:nPl平台(i)。位置=平台(i)。位置+平台(我).Velocity;结束结束disp (”场景。所有的音轨现在都被删除了。”+ newline) clearData(pp) clearData(trp) clearData(zoomedpp) clearData(zoomedtrp) set(tp.Parent.Parent.Parent，'可见的'，'离开'）％防止过度快照drawnow结束

函数euclidDist = predictedEuclidean(跟踪、检测、positionSelector)这是一个helper函数，用于运行跟踪器并显示结果。它％可能在将来被移除。如果isempty(tracks) || isempty(detections) euclidDist = 0 (numel(tracks)，numel(detections));返回结束predictedStates = [tracks.State];predictedPositions = positionSelector * predictedStates;依据=(检测{:});measuredPositions = [dets.Measurement];euclidDist = 0(元素个数(跟踪),元素个数(检测);为i = 1:numel(检测)diffs = bsxfun(@minus, predictedPositions'，measuredPositions(:，i)');euclidDist(:，i) =√(sum((diff .* diff)，2));结束结束

函数trkSummary = rmfield(trkSummary， {)“TotalSwapCount”，'TotalDivergenceCount'，．..“TotalDivergenceLength”，“MaxRedundancyCount”，“TotalRedundancyCount”，．..“MaxRedundancyLength”，“TotalRedundancyLength”}）;truSummary = rmfield(truSummary， {“TotalEstablishmentLength”，“TotalBreakCount”，．..“MaxBreakLength”，“TotalBreakLength”}）;trkTable = struct2table（trkSummary）;truTable = struct2table（truSummary）;disp (“跟踪分配指标总结:”) disp trkTable disp (“真理分配指标总结:”) disp (truTable)结束