地面实况贴标签机

标签自动驾驶地面实况数据的应用程序

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描述

的地面实况贴标签机应用程序使您能够标签地面实况数据在多个视频,图像序列,或激光雷达点云。

使用这个应用程序,您可以:

同时标签代表同一场景的多个time-overlapped信号。
定义矩形的感兴趣的区域(ROI)标签,折线ROI标签,像素ROI标签、长方体ROI激光标签,标签和标签定义。使用这些标签地面实况数据交互标签。
使用投影视图选择视图标签在上面,同时前面和侧面视图。
使用内置的检测或跟踪算法将地面实况数据。
写、导入和使用自定义自动化算法自动标签地面实况数据。
评估您的标签自动化算法的性能通过使用视觉总结。
导出地面真理作为一个标签groundTruthMultisignal对象。您可以使用该对象为系统验证或培训对象探测器或语义分割网络。
显示时间同步信号,例如CAN总线的数据,通过使用driving.connector.ConnectorAPI。

更多地了解这个程序,请参阅开始与地面真理贴标签机。

打开地面实况贴标签机应用

MATLAB^®将来发布:应用程序选项卡,在汽车,点击应用程序图标。
MATLAB命令提示:输入groundTruthLabeler。

例子

编程使用

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`groundTruthLabeler`

groundTruthLabeler打开一个新会话的应用程序,使您能够标签地面实况数据。

`groundTruthLabeler (videoFileName)`

groundTruthLabeler (videoFileName)打开应用程序,加载输入视频。支持的视频文件必须有一个扩展金宝appVideoReader。

例子:groundTruthLabeler (“caltech_cordova1.avi”)

`groundTruthLabeler (imageSeqFolder)`

groundTruthLabeler (imageSeqFolder)打开应用程序,加载图像序列从输入文件夹。一个图像序列是一组有序的图像,像一个视频。

imageSeqFolder必须是一个标量字符串或字符向量指定包含图像文件的文件夹。支持的图像文件必须扩展金宝appimformats并在返回的顺序加载dir函数。

`groundTruthLabeler (imageSeqFolder、时间戳)`

groundTruthLabeler (imageSeqFolder、时间戳)打开应用程序,加载一个序列的图像与相应的时间戳。时间戳必须是一个持续时间向量长度相同的序列图像的数量。

例如,负载的道路图像序列及其对应的时间戳到应用程序。

imageDir = fullfile (toolboxdir (“开车”),“drivingdata”,“roadSequence”);负载(fullfile (imageDir“timeStamps.mat”)groundTruthLabeler (imageDir、时间戳)

`groundTruthLabeler (___,“ConnectorTargetHandle”连接器)`

groundTruthLabeler (___,“ConnectorTargetHandle”连接器)打开应用程序,加载这两个组件:

视频或图像序列信号,这取决于您所指定的输入参数组合
外部分析或可视化工具与指定的时间同步信号

的连接器输入是一个句柄driving.connector.Connector类,实现了外部工具。

例如,这个语法打开应用激光雷达视频信号和同步可视化工具。

groundTruthLabeler (“01 _city_c2s_fcw_10s.mp4”,“ConnectorTargetHandle”,@LidarDisplay);

当你有一个外部工具在应用程序连接到一个信号,考虑这些建议。

如果删除的信号连接到工具,该工具应用程序断开连接并关闭它。
信号必须连接到工具主要的信号,即信号的时间戳是用于播放控制底部的应用。如果你改变的主要信号,该工具应用程序断开连接并关闭它。
如果你开始一个新应用程序会话,该工具应用程序断开连接并关闭它。

`groundTruthLabeler (sessionFile)`

groundTruthLabeler (sessionFile)打开应用程序,加载保存应用程序会话,sessionFile。的sessionFile输入包含路径和文件名。的MAT-filesessionFile指向包含保存的会话。

`groundTruthLabeler (gTruth)`

groundTruthLabeler (gTruth)打开应用程序,加载groundTruth对象。地面实况对象数据源必须是图像序列,视频,或一个自定义的数据源。

限制

激光雷达信号不支持行或像素ROI标签。金宝app
像素不支持sublabels ROI标签或属性。金宝app
不支持sublabels长方体ROI标签。金宝app
标签摘要窗口不支持sublabels或属性金宝app

更多关于

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ROI标签,Sublabels和属性

左边的应用,ROI标签窗格包含感兴趣的区域(ROI)标签定义,您可以标记帧。你可以直接从此窗格创建标签定义。或者,您可以创建标签定义编程方式使用labelDefinitionCreatorMultisignal对象,然后将这些标签定义导入到一个应用程序会话。

应用程序支持的定金宝app义ROI标签,sublabels和属性。

ROI标签

一个ROI标签是一个标签,对应于一个感兴趣的区域(ROI)信号帧。表描述了支持标签类型。金宝app

ROI标签	描述	场景
`矩形或长方体`	画矩形或立方形的ROI标签周围的物体,根据信号类型。在图像信号,画出矩形ROI标签(二维边界框)。在激光雷达信号,画出立方形的ROI标签(3 d边界框)。更多关于激光标签,看到标签为对象检测激光雷达点云。	车辆、行人、道路标志 `矩形`: `长方体`:
`预计长方体`	画立方形的ROI标签(3 d边界框)。
`行`	画直线的ROI标签来表示行。画一个折线ROI,使用两个或两个以上的点。	车道边界、栏杆、道路的限制
`像素标签`	分配标签为语义分割像素。您可以手动标签像素使用多边形,刷子或洪水填充。更多像素标签,看到的标签像素为语义分割。	车辆、路面、树木,人行道上
`多边形`	画多边形ROI标签。你可以标注同一个类的不同实例。比如画多边形ROI标签上的更多信息和语义分割网络,看到的使用多边形标签对象	车辆、路面、树木,人行道上

ROI Sublabels

一个ROI sublabel是一个ROI标签属于父标签。使用ROI sublabels提供更大程度的细节你标记的ROI地面实况数据。例如,一个车辆标签可能包含头灯,licensePlate,轮sublabels。您可以创建sublabels只对矩形和折线标签。关于sublabels更多细节,请参阅使用Sublabels标签地面实况数据和属性。

显示或隐藏标签和Sublabels

您可以显示或隐藏的标签或sublabels地面实况数据通过使用标签图标ROI标签窗格。的只出现在你定义一个标签或sublabel。默认情况下,应用程序将显示所有的标签和sublabels。

隐藏一个标签或sublabel,点击图标标签或sublabel名称的旁边。应用程序隐藏或sublabel并显示相应的标签图标。

ROI属性

一个ROI属性指定关于一个ROI标签或sublabel附加信息。例如,在一个驾驶场景,属性可能包含车辆的类型或颜色。表描述了支持的属性类型。金宝app

属性类型	样本属性定义	样本的默认值
`数值`
`字符串`
`逻辑`
`列表`

关于属性的更多细节,请参阅使用Sublabels标签地面实况数据和属性。

提示

为了避免在地面实况新标签,组织标签计划之前你想使用标记你的地面真理。
可以复制并粘贴标签之间的相同类型的信号。

算法

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您可以使用标签自动化算法来加快应用标签。标签来创建您自己的自动化算法中使用应用程序,看看为标签创建自动化算法。您还可以使用一个内置的算法通过以下步骤:

你想标签,导入数据,并创建至少一个标签定义。
在应用程序将来发布,点击选择算法和选择一个内置的自动化算法。
如果您导入多个信号,点击选择信号在选择信号窗口中,选择一个或多个信号自动化。点击好吧。
点击自动化,然后按照自动化自动化窗口的指令在右窗格中。

ACF车辆检测器

车辆检测和标签使用聚合通道特性(ACF)。该算法是基于vehicleDetectorACF函数。使用该算法,您必须定义至少一个矩形ROI标签。你不需要画任何ROI标签。

来帮助改善算法的结果,第一次点击设置。您可以更改这些设置。

pretrained车辆检测器模型,该算法使用的“众目睽睽”模型训练使用,从而图像前,后,左,右两侧的车辆。的“front-rear-view”模型训练使用的图像只有前方和后方的车辆。
重叠率阈值,从0到1,检测车辆,当矩形roi重叠超过这个阈值,算法丢弃的roi。
分类分数阈值来检测车辆,增加分数增加算法的预测的信心。矩形得分低于这个阈值被丢弃。

您还可以配置的探测器校准单眼相机通过导入monoCamera对象到MATLAB的工作区中。指定车辆的长度和宽度范围在世界单位,如米。

ACF人探测器

人们使用聚合通道特性检测和标签(ACF)。该算法是基于peopleDetectorACF函数。使用该算法,您必须定义至少一个矩形ROI标签。你不需要画任何ROI标签。

来帮助改善算法的结果,第一次点击设置。您可以更改这些设置。

pretrained人民探测器模型,该算法使用的inria - 100 x41的模型训练使用INRIA人数据集。“caltech-50x21”使用加州理工学院的行人模型训练数据集。
重叠率阈值,从0到1,检测人——当矩形roi重叠超过这个阈值,算法丢弃的roi。
分类分阈值检测人——增加分数增加算法的预测的信心。矩形得分低于这个阈值被丢弃。

点跟踪器

跟踪标签和一个或多个矩形ROI标签在很短的时间内通过使用Kanade-Lucas-Tomasi (KLT)算法。该算法是基于vision.PointTracker系统对象™。使用该算法,您必须定义至少一个矩形ROI标签,但你不需要画任何ROI标签。

改变特征检测器用于获得的初始点跟踪,点击设置。此表显示了特征检测器的选择。

特征检测器	描述	等效函数
`最小特征值`	通过使用最小特征值算法检测角落。	`detectMinEigenFeatures`
`哈里斯`	通过使用Harris-Stephens算法检测到角落。	`detectHarrisFeatures`
`快`	发现角落里用的特性加速段试验(快速)算法。	`detectFASTFeatures`
`轻快的`	检测功能通过使用二进制健壮的不变的可伸缩的要点(快)算法。	`detectBRISKFeatures`
`KAZE`	检测利用非线性扩散特性构建尺度空间的图像,然后检测多尺度角尺度空间(KAZE功能)的特征。	`detectKAZEFeatures`
`冲浪`	检测blob功能通过使用“骗健壮的功能(冲浪)算法。	`detectSURFFeatures`
`女士`	检测区域通过最大限度地稳定的极值区域(女士)算法。	`detectMSERFeatures`

时间内插程序

插值估计矩形帧之间的ROI的ROI位置在时间范围。使用该算法,必须画一个矩形ROI的最低两个框架:一个间隔的开始和一个结束的时候间隔。插值算法估计和吸引roi中间帧。

考虑一个视频10帧。第一帧为中心的矩形ROI在[5,5]。第十架有一个矩形的ROI集中在(25,25)。在每一帧,该算法将ROI 2像素x方向和2像素的y方向。因此,算法中心[7]的ROI第二帧,第三帧[9,9],等等,在倒数第二个(23日23)框架。

点云时间插入器

估算点云之间的长方体ROI帧插值ROI的位置在整个时间范围。使用该算法,必须画一个长方体ROI的最低两个框架:一个间隔的开始和一个结束的时候间隔。插值算法估计和吸引roi中间帧。

考虑一个点云与10帧序列。第一帧有一个长方体ROI集中在[5 5 0]。第十架有一个长方体ROI集中在[0]25日,25日。在每一帧,该算法将ROI 2分x方向,2分y方向,0分z方向。因此,该算法中心的ROI(7,0)在第二帧,[0]9,9日在第三架,等等,[0]23日23日在倒数第二个框架。

车道边界探测器

车道边界检测和标签使用投影估计鸟瞰图。使用该算法,您必须定义至少一个ROI标签。你不需要画任何ROI标签。检测车道边界,该算法遵循这些步骤:

它使一个初始猜测图像中的车道边界的位置。
它变换车道周围的ROI鸟瞰图像使车道平行和消除失真。
它使用这张图片段车道边界。

来帮助改善算法的结果,第一次点击设置。您可以更改这些设置。

车道线的位置生成鸟瞰图的图像
周围的ROI车道,可以扩展到包含的不仅仅是自我图像中车道边界
图像中检测出车道边界的像素宽度

你也可以改变车道的数量界限,你想检测。默认的车道边界2。

版本历史

介绍了R2017a

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R2020a:地面实况贴标签机应用程序不再出口`groundTruth`对象

在未来的发布行为改变

如果你进口标签或打开一个应用程序会话R2020a之前创建地面实况贴标签机出口数据的标签groundTruthMultisignal对象,而不是作为一个groundTruth对象。

如果你不需要标签多个信号同时不需要激光标签,标签或会话导入贴标签机视频应用程序。的贴标签机视频应用程序继续出口groundTruth对象。

另请参阅

地面实况贴标签机

描述

打开地面实况贴标签机应用

例子

编程使用

groundTruthLabeler

groundTruthLabeler (videoFileName)

groundTruthLabeler (imageSeqFolder)

groundTruthLabeler (imageSeqFolder、时间戳)

groundTruthLabeler (___,“ConnectorTargetHandle”连接器)

groundTruthLabeler (sessionFile)

groundTruthLabeler (gTruth)

限制

更多关于

ROI标签,Sublabels和属性

提示

算法

ACF车辆检测器

ACF人探测器

点跟踪器

时间内插程序

点云时间插入器

车道边界探测器

版本历史

R2020a:地面实况贴标签机应用程序不再出口groundTruth对象

另请参阅

应用程序

对象

类

主题

`groundTruthLabeler`

`groundTruthLabeler (videoFileName)`

`groundTruthLabeler (imageSeqFolder)`

`groundTruthLabeler (imageSeqFolder、时间戳)`

`groundTruthLabeler (___,“ConnectorTargetHandle”连接器)`

`groundTruthLabeler (sessionFile)`

`groundTruthLabeler (gTruth)`

R2020a:地面实况贴标签机应用程序不再出口`groundTruth`对象