tools/temporal_analysis/track_objects.py
上述脚本对检测结果进行跟踪处理，现在期望对每个检测结果补充两个字段。

示例结果路径：/data1/dongying/Mono3d/G1M3/cases_regular/model_20260317_with_cls/019b2a13-9af3-7e97-a109-9fb7ba7a8f22
其中，merge_json中新增了"attribute"字段，其中，"attr_cls"数值表示具体类别。同时路径中有frame_timestamps_interp.csv文件记录了时间戳信息。

第一个字段是细分类别（sub_cls），具体说明如下：
1. 只针对车辆和行人两个大类目标定义细分类别
2. 对于车辆类别，当"attr_cls"数值<=11时，自动填入; 当"attr_cls"数值>11,且不等于23时，细分类别数值=int("attr_cls")+3; 当int("attr_cls")=23时，细分类别数值=12；当"is_fake"为1时，细分类别数值=26
3. 对于行人类别，细分类别数值=int("attr_cls")

第二个字段是时间戳信息，需根据merge_json/roi0/roi1中文件名最后的frameid信息，查找frame_timestamps_interp.csv文件中"camera4_frame_id"列对应数值的索引，然后获取"camera4"列中对应索引的时间戳信息。