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kalam
- 卡尔曼滤波，对于视频监控的目标检测与跟踪很有帮助，matlab程序源码-Kalman filter target detection and tracking is helpful for video surveillance, matlab program source
target-tracking-algorithm-simulation
- 分析研究了用CV模型，CA模型，Singer模型对单机动目标进行跟踪算 法的matlab仿真。比较了各模型的滤波性能，得出了一些有意义的结论。 -Analysis of the CV model, CA model, Singer model single maneuvering target tracking algorithm matlab simulation. Compare the filtering performance of each model, and draw s
Texture-features-tracking
- 根据粒子滤波原理，选取纹理特征对目标描述，跟踪视频目标-Based on particle filter, select the texture features to describe on the target to realize tracking video.
JPDA
- 在运动的位置叠加噪声。进行JPDA概率数据关联及kalman滤波。 两运动目标在x-y平面做匀速直线运动。初始位置是（4000,1200）（300,1500）速度分别是（200,200）（400,200）传感器对量目标进行位置状态量测。 采样间隔T=1,点数n=80.检测概率为1，正确量测落入跟踪内的概率为0.99，杂波均匀分布的密度为2个/km2由RAND函数产生在[0，1]上均匀分布的随机变量，跟踪门限为9.21。 -Superimposed noise in the posit
kalman-tracking
- 卡尔曼滤波实现视频运动目标的跟踪，觉得可以运行，选择一个avi视频文件即可-Kalman filtering video moving target tracking, that can run, select an avi video file can be
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- 低信噪比下红外弱小目标的检测与跟踪，采用的是基于粒子滤波检测前跟踪算法。-Low SNR infrared small target detection and tracking using front tracking algorithm based on particle filter detection.
IMM-Kalman-filter--simulation
- 结合雷达跟踪的空中目标的实际情况，针对目标运动模型中的线性运动和非线性运动，分别设计了两种模型，并用马尔科夫状态转移矩阵实现IMM算法。最后对交互多模型卡尔曼滤波算法进行了Matlab仿真及结果分析。-Combined with radar tracking air targets, for linear and non-linear movement of target motion model, two models were designed and used a Markov state
Design-and-Real-ization
- 在优化粒子滤波跟踪框架下, 设计并实现了一个结合多种图像特征、在多摄像机环境下跟踪人体运动的三 维人体运动跟踪系统1 通过定义三维人体模型、摄像机模型以及观测似然模型, 得到跟踪所需目标函数, 并使用优化 粒子滤波算法进行求解1 实验结果表明, 该系统能够对人体运动进行准确的跟踪和三维重建, 可应用于体育运动分 析和动画制作等领域1-A v ideo-based 3D human body motion t racking system is developed under the
kalmanPtracking
- 卡尔曼滤波+图形图像处理，跟踪识别，完成对目标区域的动态跟踪-Kalman filter+ graphics, image processing, tracking, recognition, dynamic tracking of the target area
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- 卡尔曼滤波对比程序 ATC跟踪问题，雷达提供目标位置的测量值，每个笛卡尔坐标方向均有100m左右的RMS误差-ATC tracking, radar measurement of target position error value, RMS has about 100m of each of the Descartes coordinate directions
EKF_matlab
- 扩展卡尔曼滤波算法用来实现目标的定位于跟踪-Extended Kalman filter algorithm is used to achieve the goal of positioning tracking
target-tracking-radar
- 下面是利用卡尔曼滤波的方法，实现雷达对目标的跟踪:一目标沿水平方向运动，起始位置为（－2000米，1000米），运动速度为15米/秒，扫描周期T＝2秒， 米，采用蒙特卡洛方法对跟踪滤波器进行仿真，仿真次数为100次。-Below is the use of Kalman filtering method, to achieve the target tracking radar. Parameter :: a target in a horizontal direction, the start
TrackingTest
- 利用卡尔曼滤波进行的检测跟踪，可在检测的目标中手选跟踪的目标-Kalman filter for the detection and tracking can be hand-selected target detection target tracking
kalmanfilter
- 卡尔曼滤波跟踪目标，开发平台C++ 2010 -kalmanfilter trace the target ,development platform vc++ studio 2010
CV_CT_STF
- 用matlab 编写的 ，目标做匀速和匀加速运动，使用强跟踪对其进行滤波-Prepared using matlab, goals do uniform and uniformly accelerated motion, the use of strong tracking filter them
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- 本文提出了一种复杂条件下基于子空间梯度方向直方图跟踪的方法，通过大量样本的离线训练构建目标的投影子 空间，并用梯度方向直方图在子空间的投影作为新的目标描述特征．为了满足实时性的要求，采用积分直方图方法 提高粒子特征的计算速度；然后结合粒子滤波方法在子空间中计箅粒子与训练样本集之间的相似度，进而估计目标 的运动参数．实验结果表明，该方法能够在光照变化、噪声干扰、模糊、目标姿态和尺度改变，以及部分遮捎等恶劣条 件下实现准确跟踪，比传统的跟踪方法具有更高的跟踪精度和跟踪鲁棒性，能够满足
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- 本文主要研究海面运动船只的识别与跟踪技术。首先概述了海上运动目标检测和跟踪的研究现状；对目前主要的显著区域提取、运动目标识别和跟踪方法进行了简要概述；提出了基于视觉注意和HOG特征相融合的海上船只目标检测方法；利用多特征融合的粒子滤波算法对运动目标进行了跟踪。-This paper studies the sea sport vessel identification and tracking technology. First, an overview of maritime moving t
ka-e-man-lv-bo
- 应用matlab编程实现基于卡尔曼滤波的目标运动 小球的实时轨迹跟踪-using matlab : using kalman to track the target running ball in time
matlab-target-tracking
- 很好用的几个matlab多目标视频跟踪的程序，有粒子滤波的，帧差法的等等，可以直接仿真运行-Good use of several multi-target video tracking matlab procedures, particle filter, frame difference method, etc., can be directly run the simulation
matlab-video-tracking
- 基于粒子滤波和卡尔曼滤波的运动目标视频跟踪程序，非常强大和实用，强烈推荐学习使用。-Kalman filter based on particle filter and target video motion tracking program, very powerful and practical, it is strongly recommended to learn to use.