1. 点云标注

标注软件我用的是annotate软件：

GitHub - Earthwings/annotate: Create 3D labelled bounding boxes in RViz

标注软件的使用教程这名博主讲的很详细：

3D目标检测（1）：点云标注工具之annotate - 知乎

2. 目标跟踪MOT数据标注格式

MOT的数据一般的标注格式是：

frame, id, x, y, width, height, conf(置信度), -1, -1, -1

这些坐标都是在二维图像上的坐标，因此需要将annotate.yaml标注数据提取，然后再转换到图像坐标系

雷达坐标系一般是：

      x||
y—— ——z(朝向外)

图像坐标系一般是指：

o —— ——> x(width)
|
|
y(height)

还是比较好转换的，这里给出代码：

import yaml
import numpy as npdef quaternion_to_rotation_matrix(quaternion):q = np.array(quaternion)q /= np.linalg.norm(q)rotation_matrix = np.array([[1 - 2*q[2]**2 - 2*q[3]**2, 2*q[1]*q[2] - 2*q[0]*q[3], 2*q[1]*q[3] + 2*q[0]*q[2]],[2*q[1]*q[2] + 2*q[0]*q[3], 1 - 2*q[1]**2 - 2*q[3]**2, 2*q[2]*q[3] - 2*q[0]*q[1]],[2*q[1]*q[3] - 2*q[0]*q[2], 2*q[2]*q[3] + 2*q[0]*q[1], 1 - 2*q[1]**2 - 2*q[2]**2]])return rotation_matrix# 读取 YAML 文件
with open("annotate_all.yaml", "r") as file:yaml_data = yaml.safe_load(file)# 提取并按照 frame_id 排列
entries = {}
for track_data in yaml_data["tracks"]:for entry in track_data["track"]:timestamp = entry["header"]["stamp"]["secs"] + entry["header"]["stamp"]["nsecs"] / 1e9if timestamp not in entries:entries[timestamp] = []#雷达坐标系下 # length, width, and heightquaternion = np.array([entry["rotation"]["x"],entry["rotation"]["y"],entry["rotation"]["z"],entry["rotation"]["w"]])translation = np.array([entry["translation"]["x"],entry["translation"]["y"],entry["translation"]["z"]])w = entry["box"]["width"]h = entry["box"]["height"]l = entry["box"]["length"]label = entry["label"]rotation_matrix = quaternion_to_rotation_matrix(quaternion)corner1 = np.dot(rotation_matrix, np.array([translation[0] - l / 2.0, translation[1] - w / 2.0, 0]))##图像坐标系下x = -corner1[1] #(-y1, -x1)y = -corner1[0]width = wheight = ltrack_id = track_data["id"]entries[timestamp].append({"id": track_id,"label": label,"x": x,"y": y,"width": width,"height": height})# 将提取的数据按照 frame_id 排序并写入文本文件
output_file_path = "gtbox.txt"
timestamp_counter = 0
with open(output_file_path, "w") as output_file:for timestamp, data_list in sorted(entries.items()):timestamp_counter += 1for entry in data_list:output_file.write(f"{timestamp_counter},{entry['id']},{entry['x']},{entry['y']},{entry['width']},{entry['height']},-1,-1,-1,-1\n")print(f"提取的数据已按照时间戳写入到 {output_file_path}")

生成你的gtbox真值gtbox.txt，然后利用的跟踪代码生成track.txt，接着进行代码评估

3. 数据评估

这里我沿用的是这个博主的代码：

MOT多目标跟踪评价指标及计算代码（持续更新） - 知乎

将你的gtbox.txt和track.txt分别放到相应的路径，就可以运行了，生成最终的跟踪评估结果