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work
- 本程序是基于机动目标跟踪课题的整个算法程序，其中包括卡尔曼，扩展卡尔曼和粒子滤波程序及其仿真代码和仿真的图形。-This procedure is based on the subject of maneuvering target tracking algorithm for the whole procedure, including Kalman, extended Kalman and particle filter process and its simulation code and
Radar_KalmanIMM6
- 运动目标跟踪的多模型算法仿真程序 运动目标跟踪的多模型算法仿真程序
matlabparticle
- 基于粒子滤波实现的纯方位目标跟踪，最后证明该算法收敛-Particle filter based on the realization of the bearings-only target tracking, the final proof of the convergence of the algorithm
meanOpenCVmfc
- mean shift 跟踪算法的实现 对运动的图像进行跟踪-mean shift
JPDA
- 用来进行多目标跟踪的JPDA算法的MATLAB程序包. 跟踪效果还行. -An MATLAB implementation of JPDA multitarget tracking algorithm.
codebook
- 国外基于codebook目标跟踪，内含有参考论文，国内翻译论文，主要算法源代码，以及程序演示demo-Foreign-based target tracking codebook, which contains a reference paper, the domestic translation of papers, the main algorithm source code, as well as the procedures for presentation demo
15883869kalmanfilter
- 卡尔曼滤波对目标跟踪进行滤波是不错的，在程序中可以看出，也可以自己修改该算法，一适合自己的开发，然后进行监控-Kalman filter for target tracking filter is good, can be seen in the proceedings, but also can modify the algorithm, one for their own development, and then monitor
ivt
- 目标跟踪,利用自我学习的子空间，此算法的最大特点是利用了粒子滤波，并且速度快-incremental basis visual tracking
meanshift
- 用mfc编写的mean-shift算法，和重心跟踪算法，可以处理动态目标的跟踪，效果甚佳。-Mfc prepared using mean-shift algorithm, and the focus of the tracking algorithm can handle dynamic target tracking, the effect is very good.
ObjectTracker
- 使用OPENCV进行运动目标跟踪，在Visual C++ 2005 环境中使用新算法实现多运动目标的跟踪和检测。-this is a object motion tracking system with Visual c++ 2005 and opencv。it can process successly check and track multi-objects。
AVehicleContourbasedMethodforOcclusion
- 摘要：在交通场景下进行多目标跟踪时，如何正确检测出车辆间的相互遮挡是影响车辆跟踪结果的关键。针对问题，运用投 影理论分析交通场景的三维几何投影特征．用长方体投影轮廓模型对车辆进行建模，重构其乏维投影轮廓，以进行遮挡的检 测和分离。与以往的方法相比，它在估计出的车辆外形轮廓基础t-进行遮挡检测，不需要匹配操作，计算量较小，并能解决 基于匹配的方法无法对付的初始遮挡问题。用实验验证了该算法的有效性。-In multi—object tracking of traf氍c scene。how
Kalman
- 基于OpenCV的Kalman滤波算法。利用Kalman滤波算法实现目标跟踪，本例中具体跟踪对象为随机产生的圆的轨迹，预测轨迹中下一点的位置，标记出来并给出相应的运动轨迹。-The Kalman filtering algorithm based on OpenCV. The use of Kalman filter algorithm for target tracking, in this case specifically track the object is randomly gene
RealTimeMeanShiftTrackingusingOpticalFlowDistribut
- 利用mean shift算法实现实时目标跟踪，并使用光流法进行目标检测-Using mean shift algorithm for real-time target tracking, and use the optical flow method for target detection
PMHT
- 在多目标多量测环境中, 量测一航迹分配的知识一般不适于跟踪算法。在本文中, 对 量测一航迹分配问题, 采用了严格的概率方法。不象在传统多假设跟踪算法那样, 把量测 分配给航迹相反地, 使用由期望最大化方法导出的最大似然算法估计每次量测属于 每个航迹的概率。这些量测一航迹的概率佑计对于调用随机多假设跟踪算法的多目标跟 踪器是固有的算法在计算上是切实可行的, 因为它既不要求量测一航迹分配的计算, 也 不要求修剪。-The probabilistic multihypothesis
target-tracking-using-kalman
- 卡夫曼算法，目标跟踪，可预测。简单算法，我在后面增加了汉语注释，方便初学者了解。-Target tracking using kalman，using this matlab program, you can see a ball tracked with a lable.
ANN-in-maneuvering-target-tracking
- 在机动目标跟踪中，机动目标模型是机动目标跟踪的基本要素之一，一般希望机动目标模型能准确表征目标机动时的各种运动状态。比较常用的模型有匀速运动(CV)模型、匀加速运动(CA) 模型、时间相关模型（Singer）和机动目标“当前”统计模型。上述模型均采用机动频率表征目标的机动情况。在应用当中，通常采用固定的机动频率，这就表示机动目标的机动时间是一定的，而实际上机动目标的机动时间是不断变化的，也就是说机动频率是不断变化的，采用固定机动频率必然会带来误差。采样周期在0.5—2S时，机动频率越小跟踪精度越
ADPF
- 基于统计决策规则提出自适应采样数粒子滤波算法, 在定义综合性能风险函数的基础, 推导出粒子数与滤波误差方差之间的关系式, 使得在跟踪过程中, 可以根据目标的机动情况在线调节粒子数, 以使跟踪性能 达到最优。在Matlab仿真平台下进行了闪烁噪声下的机动目标跟踪实验, 结果表明, 自适应采样数粒子滤波算法是一种有效的机动目标跟踪方法, 跟踪性能较基本粒子滤波算法提高了3.17倍。-Based on statistical decision rules of the number of adap
nn1
- 最近邻算法结合卡尔曼滤波算法实现多目标跟踪-Nearest-neighbor algorithm for multi-target tracking
videosegmentation
- 结合了背影恢复技术和目标跟踪技术进行视频分割算法，分背景重建、运动目标提取、跟踪技术的使用和后处理4个步骤-Combined with the back of recovery techniques and target tracking technology for video segmentation algorithm, sub-background reconstruction, moving object extraction, tracking the use and post-pr
particlefiltering
- 一篇硕士论文，详细介绍了利用粒子滤波在无线传感器网络目标跟踪中的应用 基于粒子滤波的无线传感器网络目标跟踪算法的研究-A master' s thesis, detailing the use of particle filtering in wireless sensor network application of target tracking based on particle filtering for wireless sensor network target track