assignDetectionsToTracks
指定检测到的多目标跟踪轨道
语法
描述
(使用James Munkres的匈牙利分配算法的变种，在多目标跟踪的背景下分配检测到的轨迹。它还可以确定哪些轨道丢失了，哪些检测应该开始新的轨道。它返回指定的和未指定的轨道，以及未指定的探测的索引。的任务,unassignedTracks,unassignedDetections) = assignDetectionsToTracks (costMatrix,costOfNonAssignment)costMatrix必须是米-通过-N矩阵。在这个矩阵,米表示磁道的数目，和N为探测到的数量。每个值表示分配的成本Nth检测到米th跟踪。成本越低，就越有可能对某条轨迹进行检测。的costOfNonAssignment标量输入表示未分配的轨迹或检测的代价。
(指定单独的未分配轨道和检测的成本。的任务,unassignedTracks,unassignedDetections) = assignDetectionsToTracks (costMatrix,unassignedTrackCost,unassignedDetectionCost)unassignedTrackCost必须是标量值，或者米元向量,米表示磁道的数目。为米- 元素向量，每个元素代表不分配任何检测到轨道的成本。的unassignedDetectionCost必须是一个标量值或N元向量,N表示检测次数。
例子
在单个视频帧中分配侦测轨道
这个例子说明了如何检测分配给轨道单个视频帧。
设置对象的预测位置在当前帧中。获得使用卡尔曼滤波器系统对象的预测。
预测=[1,1;2、2];
设置当前帧中检测到的对象的位置。在这个例子中，有2条轨道和3条新发现。因此，至少一个探测是不匹配的，这可以表明一个新的轨道。
检测= (1.1,1.1,2.1,2.1,1.5,3];
预分配成本矩阵。
成本= 0(大小(预测,1),大小(检测,1));
计算每一个预测匹配的检测的成本。这里的成本，被定义为预测和检测之间的欧几里得距离。
为i = 1:size(predicted,1) diff = detections - repmat(predicted (i，:)，[size(detections,1)，1]);cost(i，:) =√(diff .^ 2,2));结束
副检测与预测。检测1应该匹配来跟踪1，和检测2应匹配来跟踪2.检测3应该是无法比拟的。
(作业、unassignedTracks unassignedDetections] =…assignDetectionsToTracks（成本，0.2）;数字;图（预测（：，1），预测（：，2），'*'，检测（：，1），…检测(:,2),“罗”）;保持上;传说（“预测”,“检测”）;为I = 1：尺寸（分配，1）文本（预测（分配（I，1），1）0.1，…预测(作业(我,1),2)-0.1,num2str (i));文本(检测(作业(我,2),1)+ 0.1,…检测(作业(我,2),2)-0.1,num2str (i));结束为i = 1:length(unassignedDetections, i) +0.1，…检测(unassignedDetections (i), 2) + 0.1,“未分配”）;结束XLIM（[0,4]）;ylim（[0,4]）;
输入参数
costMatrix- - - - - -为跟踪分配检测的成本
米-通过-N矩阵
分配一个检测到一个轨道的成本，指定为米-通过-N矩阵，其中米表示磁道的数目，和N为探测到的数量。代价矩阵的值必须是实的、非稀疏的和数值的。成本越低，就越有可能对某条轨迹进行检测。每个值表示分配的成本Nth检测到米th跟踪。如果有一个检测和轨道，所述间没有分配的可能性costMatrix输入设置为天道酬勤。在内部，这个函数用虚拟行和列填充成本矩阵，以考虑未分配轨道和探测的可能性。填充行表示没有分配到任何轨道的检测。填充的列表示与任何检测无关的轨道。该函数对填充矩阵应用匈牙利赋值算法。
数据类型:int8|uint8|INT16|UINT16|INT32|uint32|单|双
costOfNonAssignment- - - - - -任何检测不分配检测到任何曲目或曲目的成本
标量|有限的
任何轨道不指定检测的成本或追踪到的检测。您可以将此值指定为代表的轨道或剩余未分配的检测成本的标量值。未分配的检测可能成为一个新的轨道的开始。如果轨道是未分配，对象不会出现。越高costOfNonAssignment值越高，每一个轨道将被分配的检测的可能性。
在内部，这个函数用虚拟行和列填充成本矩阵，以考虑未分配轨道和探测的可能性。填充行表示没有分配到任何轨道的检测。填充的列表示与任何检测无关的轨道。相同的值适用于行和列两者的所有元素，使用语法与costOfNonAssignment输入。要为不同的检测或跟踪改变值，请使用语法unassignedTrackCost和unassignedDetectionCost投入。
数据类型:int8|uint8|INT16|UINT16|INT32|uint32|单|双
unassignedTrackCost- - - - - -未分配轨道的成本或可能性
米元向量|标量|有限的
成本或一个未分配的轨道的可能性。你可以指定这个值作为标量值或米元向量,米表示磁道的数目。为米- 元素向量，每个元素代表不分配任何检测到轨道的成本。标量输入代表的是未分配的所有曲目相同的成本。成本可能取决于你知道每首曲目和现场什么变化。例如，如果一个对象是即将离开的视场时，相应的轨道的未赋值的成本应该低。
在内部，这个函数用虚拟行和列填充成本矩阵，以考虑未分配轨道和探测的可能性。填充行表示没有分配到任何轨道的检测。填充的列表示与任何检测无关的轨道。要为不同的检测或跟踪改变值，请使用语法unassignedTrackCost和unassignedDetectionCost投入。相同的值适用于行和列两者的所有元素，使用语法与costOfNonAssignment输入。
数据类型:int8|uint8|INT16|UINT16|INT32|uint32|单|双
unassignedDetectionCost- - - - - -未分配的检测成本
N元向量|标量|有限的
未分配的检测成本，指定为标量值或N元向量,N表示检测次数。为N- 元素矢量，每个元素表示开始该检测一个新的轨道的成本。标量输入代表的是未分配的所有曲目相同的成本。成本可能会因你了解每个检测和场景变化是什么。例如，如果一个检测显示接近的图像的边缘，它更可能是一个新的对象。
在内部，这个函数用虚拟行和列填充成本矩阵，以考虑未分配轨道和探测的可能性。填充行表示没有分配到任何轨道的检测。填充的列表示与任何检测无关的轨道。要为不同的检测或跟踪改变值，请使用语法unassignedTrackCost和unassignedDetectionCost投入。相同的值适用于行和列两者的所有元素，使用语法与costOfNonAssignment输入。
数据类型:int8|uint8|INT16|UINT16|INT32|uint32|单|双
输出参数
参考
[1] Miller, Matt L.， Harold S. Stone, Ingemar J. Cox，“优化Murty的分配排序方法，”IEEE交易在航空航天和电子系统，33（3），1997年。
《分配和运输问题的算法》，詹姆斯·蒙克雷斯著，杂志工业与应用数学会的，第5卷，第1期，三月，1957年。
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