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4、多物体跟踪

所有数据都存储在一个 JSON 文件中，JSON 文件分为两部分：“ ”是一个数组，“config”是一个固定的JSON对象。形式如下：

{

  " s": [ label_  ],

  "config": {

    "attributes": [

      {

        "name": "Occluded",

        "type": "switch",

        "tag": "o"

      },

      {

        "name": "Truncated",

        "type": "switch",

        "tag": "t"

      },

      {

        "name": "Traffic Light Color",

        "type": "list",

        "values": [

          "NA",

          "G",

          "Y",

          "R"

        ],

        "tagPrefix": "",

        "tagSuffixes": [

          "",

          "g",

          "y",

          "r"

        ],

        "tag": "t",

        "buttonColors": [

          "white",

          "green",

          "yellow",

          "red"

        ]

      }

    ],

    "categories": [

      {"name": "pedestrian"},

      {"name": "rider"},

      {"name": "other person"},

      {"name": "car"},

      {"name": "bus"},

      {"name": "truck"},

      {"name": "train"},

      {"name": "trailer"},

      {"name": "other vehicle"},

      {"name": "motorcycle"},

      {"name": "bicycle"},

      {"name": "traffic sign"},

      {"name": "traffic light"}

    ]

  }

}

其中， label_ 是一个 JSON 对象，格式如下：

{

  "name": string,

  "videoName": string,

  " _index": int32,

  "labels": array

},

"name": 字符串，表示当前图片名称，不需在编号中添加前缀0；

"videoName": 字符串，表示当前图片所属视频名称；

" _index": 32 位整数，表示当前图片在视频中的帧序号；

"labels": JSON 数组，数组中的每个成员都是一个 JSON 对象，示例如下：

{

    "id": "1",

    "category": "car",

    "attributes": {

    "occluded": false,

    "truncated": false,

    "crowd": false

  },

  "box2d": {

    "x1": 115.83869482857288,

    "x2": 1053.3166587441785,

    "y1": 216.95013691965872,

    "y2": 641.3489449084801

  }

}

"id" 表示当前跟踪物体的识别码，是一个字符串，每张图片中不同物体的识别码不可重复，是 "0"、"1" 等引号包裹的数字。

不同图片中的同一个物体，识别码应当相同。当物体离开视野又重新出现时，可视为不同物体，分配新的识别码。

"attributes" 表示当前识别物体的类别，是一个 JSON 对象，取值如下：

{

    "occluded": false,

    "truncated": false,

"crowd": false

}

"occluded" 表示当前识别的物体是否被遮挡，是一个 Bool 值，取值为 true 或 false。

"truncated" 表示当前识别的物体是否截断，是一个 Bool 值，取值为 true 或 false。

"crowd" 为Bool值，若取true，则忽略当前识别结果。

"category" 表示当前识别物体的类别，是一个字符串，取值如下，注意这里的八种类型与道路物体检测的前八种类型相同，

只是没有交通灯和交通信号两项：

"box2d" 表示当前识别物体的坐标，是一个 JSON 对象，包含 "x1"、"y1"、"x2"、"y2" 四个值，四个值类型均为 float。

以图片左上角的像素为 (0, 0) 坐标，(x1, y1) 表示当前识别物体左上角的坐标，(x2, y2) 表示当前识别物体右下角的坐标。