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搜索资源 - multiple target tracking
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蒙特卡洛用于多目标跟踪的很不错的论文Sequential Monte Carlo Methods for Multiple Target Tracking and Data Fusion,Sequential Monte Carlo Methods for Multiple Target Tracking and Data Fusion
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基于交互式多模型的多目标跟踪算法与程序设计代码,Interacting multiple model-based multi-target tracking algorithms and programming code
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采用多假设检验法实现多目标跟踪，建立了多目标跟踪/视频监控平台，结合卡尔曼滤波预测目标轨迹。用户可以自己修改相关代码。-This code complete multiple object tracking/multiple target tracking/multi target tracking/multi object tracking using multiple hypothesis test/multi hypothesis test, builds up a visual surv
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机动目标跟踪，交互式多模型算法，“当前”统计模型-Maneuvering target tracking, interacting multiple model algorithm, " current" statistical model
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强机动目标跟踪的基本模型仿真，匀速，匀加速模型等，蒙特卡诺滤波的实现等。-Strong maneuvering target tracking simulation of the basic model, uniform, uniform acceleration model and so on, the realization of such蒙特卡诺filtering.
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基于RBMCDA (Rao-Blackwellized Monte Carlo Data Association)方法的多目标追踪程序-RBMCDA Toolbox is software package for Matlab consisting of multiple target tracking methods based on Rao-Blackwellized particle filters. The purpose of the toolbox is provide a test
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基于交互式多模型的多目标跟踪算法与程序设计代码,其中一个传感器跟踪多个目标- Interacting multiple model-based multi-target tracking algorithms and programming code
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数据关联是多目标跟踪的一项关键技术。JPDA是大家公认的多目标跟踪中性能较好的数据关联算法，它
认为量测和目标是一一对应的关联关系，但在许多实际情况中，量测和目标是多一多对应的关系。针对上述情况，该文提
出了广义概率数据关联算法(Generalized Probability Data Association，GPDA)。文中从理论上对这两种算法的性能进行了
详细分析，并利用Monte Carlo技术对其性能进行了仿真比较。-Data association is one of th
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target tracking
The CV and CA models can be used to model the
distance between front and host vehicles, but we don’t
know when a specific model should be used. The
interacting multiple model (IMM) estimator [1] is an
algorithm which can be
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一份关于单个目标跟踪和多个目标跟踪的KALMAN滤波资料,详细的解释个多种算法-A report on the single target tracking and multiple target tracking KALMAN filtering information, a detailed explanation of a multiple target
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基于视觉的自主车为目标的数据融合跟踪使用多个相互作用的动态模型-Vision based data fusion for autonomous vehicles target tracking using interacting multiple dynamic models
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本文分别就纯方位角跟踪中的机动目标跟踪、有信号传输时延时的跟踪及一类特定的多目标跟踪问题进行了较为系统和深入的研究。首先，针对非机动目标提出一种智能距离参数化无味滤波方法，与传统方法相比，改进了跟踪初始性能、滤波精度以及优化了系统资源。其次，针对机动目标纯方位角跟踪提出一种将交互多模型和核粒子滤波结合的方法，在维持跟踪精度的前提下，大幅减少了所需粒子数，改善了系统实时性。-This paper bearings-only tracking of maneuvering target tracki
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本文讨论了小波神经网络在机动多目标跟踪中的应用,多目标跟踪就是主体为了维持对多个目标(客体)当前状态的估计而对所接收的量测信息进行处理的过程。以非线性大规模并行分布式处理为特征的神经网络可以解决传统的目标跟踪方法的难以解决的计算量组合爆炸问题以及需要确定机动目标的数学模型的问题, 将小波分析原理与神经网络相融合,提出了基于小波神经网络的目标跟踪方法来提高系统的学习能力、表达能力以及机动多目标状态的估计精度。-This article discusses the application of wa
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tracking multiple objects using kalman filter
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一篇国外的博士论文，关于实时多目标跟踪的。很详细，会有帮助的。主要应用在对高速公路的车辆的跟踪，从单目标着手，扩展到多目标跟踪-A foreign doctoral thesis on real-time multi-target tracking. Very detailed and will help.
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Multiple Target Tracking with Multiple Observations
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这是关于多目标跟踪的相关资料，介绍多目标跟踪目前经典的方法-This is the relevant information about the multi-target tracking, introduce multi-target tracking methods currently classic
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一个实现多目标跟踪的程序，适合刚入门的学习，非常实用，用做基本练习还是蛮好的-An implementation of multiple target tracking procedure, suitable for beginner learning, very practical, used as basic good practice
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多目标跟踪的matlab代码，其中背景差分法可以实现实时更新。该代码在检测与跟踪少量目标时效果很好，但是跟踪目标大于8后，效果下降很多-Multiple target tracking of matlab code, and accompanied by documentation.The background difference method can realize real-time updates.The code in a few target detection and tracki
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目标跟踪算法，运用交互多模型算法的卡尔曼滤波器。有文档，有程序，适用于初学者-Target tracking algorithm, using interactive multiple model Kalman filter algorithm
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