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jiyuIMMjidongmubiaodegengzhousuanfa
- 机动目标的跟踪问题一直是人们研究的重点，实现机动目标精确跟踪，首要解决的问题就是使所建立的目标运动模型与实际的目标运动模型匹配。目前常用的有多模型(MM)，交互式多模型(IMM)，切换模型等。多模型方法就是对一组具有不同机动模型分别进行Kalman滤波，最终的参数估计是各滤波器估计值的加权和；在多模型基础上，Shalom提出了交互式多模型方法，这一方法对无序目标的机动检测，显示了更好的鲁棒性和跟踪的稳定性；切换模型则是分别建立机动和非机动运动模型，利用机动检测实现在这两个模型之间的切换。一般来说
human
- 人运动的视觉分析系统一般遵从下述的处理过程：1)运动检测；2)运动目标分类；3)人的跟踪；4)行为理解与描述。这几篇文章将重点从此四个方面回顾人运动分析的目前发展水平和常用的处理方法，并对研究难点及未来的发展趋势作了较为详细的分析。
CRM系统
- 系统功能： 1、 销售管理： 包括 6 部分创建资源库、原始资料收集、客户线索开发、客户跟踪、商机销售、订单管理。 1）创建资源库： 从网络上获得资源库，作为原始客户资料收集的来源； 2）原始资料收集 ：收集到大量的目标原始客户资料以备进行潜在客户的开发； 3）客户线索开发 ：集中对前面收集到的大量陌生客户进行电话拜访，提供各种高成效的辅助工具提高潜在客户 开发的成功率； 4）客户跟踪回访 ：将心理学上提出的人类记忆储能曲线形成客户跟踪曲线，以自动提醒的方式帮助销售人员把握
human
- 人运动的视觉分析系统一般遵从下述的处理过程：1)运动检测；2)运动目标分类；3)人的跟踪；4)行为理解与描述-Visual human motion analysis system for the processing of general compliance with the following: 1) motion detection 2) moving target classification 3) human tracking 4) understand and describ
face_detect
- 基于YCbCr色彩空间的人脸跟踪,根据用户选定的目标的颜色分布特点，从样本图样中建立眼睛肤色模型， 然后根据该模型和待检测的彩色图像进行分割与匹配，从而确定候选区眼睛的位置以及人脸偏转的角度。-YCbCr color space based face tracking.
Errors-Testing-Device
- 火炮对目标指向误差测试与分析，图像处理跟踪检测方面-Gun on the target point error testing and analysis, image processing, detection tracking
Underwater-GPS-Positioning
- 提出了基于无线传感器网络的浮标网络水下GPS定位系统模型，分析了 该模型的结构、功能以及工作过程，并从几何角度探讨了水下目标的声学定位算 法。结合Range-Free算法与分布式算法的思想，设计了一种传感器节点自定位算 法，称为BSR（Beacons Signal Ring）定位算法，并对该算法的性能进行了评估与 比较。该算法在锚节点处的信标信号中引入能量等级的机制，无需相邻传感器节 点间信息交换，有效降低了算法复杂度与通信开销。性能分析结果显示，该算法 性能良好，在应用
Moravec-Harris
- 角点是图像中的重要特征,在图像配准与匹配、运动分析、目标识别、目标跟踪等领域中均得到了广泛的应用。 Moravec和Harris算法是计算机视觉领域中应用比较广泛的角点检测方法。介绍了Moravec和Harris及其改进等四种常 用的角点检测算法的实现原理及其特点,并对这四种方法进行了分析、比较,给出了它们的效率性能评价。然后通过实验 研究了它们在角点检测的速度、正确率和抗噪性等方面的差异,探讨了各种算法的优势和缺陷。最后,文章指出了角点检 测技术的研究与发展方向。 -Cor
vechicle-detection
- 车辆检测跟踪,采用matlab编程，可对车辆进行目标跟踪与检测-Vehicle detection and tracking
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- 运动目标跟踪在工业过程控制、医学研究、成像制导等领域具有重要的实用价值。目前的研究多基于背景静止的情况，对背景发生移动的情况研究较少。提出了一套完整的移动背景下的目标跟踪算法，首先使用基于互信息的方法配准序列图像的背景。然后使用差分的方法进行运动区域检测，并将其与图像分割技术相结合，得到目标跟踪模板。目标的跟踪基于Kalman滤波的预测，其匹配过程仍基于互信息理论，实验结果证明：该算法具有较高的计算效率和准确性，应用前景广泛。-it is of important practical value
s2
- 使用python语言， 通过opencv可以实现运动目标跟踪与 阴影检测-python opencv shadow
MATLAB-Code
- 仿真是现代雷达系统设计成功的基础，从这一点来说，没有任何软件比MATLAB更好。本代码提供雷达系统仿真常用MATLAB程序，内容包括：雷达基础导论、雷达检测、雷达波形、雷达模糊函数、脉冲压缩、面杂波与体杂波、动目标显示和杂波抑制、相控阵、目标跟踪、电子对抗、雷达截面积、高分辨率战术合成孔径雷达、信号处理等，提供MATAB文件和雷达系统设计与分析所需要的实际仿真经验-Simulation is a modern radar system design basis for success, from
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- 为实现教室监控视频中多目标智能跟踪，研究提出了一种基于前景检测修正和梯度特征的改进型ＣａｍＳｈｉｆｔ算法。该算法利用收敛速度分段分区可调的背景重建算法对视频序列进行背景重建与前景检测。综合考虑了前景检测结果，图像 梯度和颜色特征，进行ＣａｍＳｈｉｆｔ目标跟踪。该算法能自适应调节梯度与颜色特征融合比例，对强光有一定的抑制作用。开发了实验软件，仿真结果表明了所提算法的有效性，为解决教室照明用电浪费问题提供一个可行的解决方案。-Surveillance video in the classroom
Meanshift
- 摄像头固定情况下的运动行人跟踪进行研究，Mean Shift算法，与目标区域灰度直方图结合，进行运动目标的检测跟踪-tracking study of the movement of pedestrians in case of a fixed camera introduces a better application of Mean Shift algorithm
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- 介绍 了 基于二值图像的目标边界跟踪算法及其在红外成像型 G I F 中的应用，并将算法与利用微 分算子检测 目 标边缘的传统算法 进行 了比较， 通过仿真表明目 标跟踪算法较传统算法不仅能够准 确、 有序地检测出目标的整个边缘，实现图像信息的压缩，而且能够比较好的去除图像中的小块噪声。- T racing edge algo r i th m based o n b inary im age and its application in t h e IR im ag ing ty pe
eggsbyat
- 含噪脉冲信号进行相关检测,LDPC码的完整的编译码，多目标跟踪的粒子滤波器，BP神经网络用于函数拟合与模式识别，计算加权加速度,鲁棒性好，性能优越。-Noisy pulse correlation detection signal, Complete codec LDPC code, Multi-target tracking particle filter, BP neural network function fitting and pattern recognition, Weighted
OpenCode_luzhenbo
- [原创]混沌分析,聚类分析,支持向量机,群体智能优化,深度学习(卷积神经网络)Matlab工具箱全开源版本下载 作者: 陆振波 毕业院校：海军工程大学，船舶与海洋工程(水声工程)，博士 精通方向：信号处理，图像处理，人工智能，模式识别，支持向量机，深度学习，机器学习，机器视觉，群体智能，非线性与混沌，Matlab与VC++混编，大数据 擅长技能：团队激励，战略规划，企业文化，组织架构，C，C++，Matlab，OpenCV，并行计算，图像处理，智能视觉，卷积神经网络，人脸检测，行
facedetection
- 人脸作为图像与视频中最重要的视觉对象之一，是智能人机接口等许多应用的处理目标对象。近年来，人脸检测技术在模式识别、计算机视觉、人机交互等诸多领域引起了普遍重视。之所以人脸检测技术在当今计算机视觉等领域的研究中占有重要的地位并成为研究焦点，主要在于以下两个方面：一方面将人脸作为基本是绝对想来考虑，子等检测与定位人脸是实现人脸识别、人脸跟踪、表情识别、人联合成与人脸编码、唇读等技术的必要前提(Face is one of the most important visual objects in im
Intelligent-monitoring-platform
- 智能监控平台的网站服务基于Flask开源框架，图像识别与信息提取功能则基于cv2和tensorflow等一系列相关的第三方库。以网页的形式进行人脸识别、目标检测、目标跟踪等，并且可以存储相关的操作记录、用户登录、管理员登录(Intelligent monitoring platform's website service is based on Flask open source framework, while image recognition and information extract
55953tbd算法动态规划实现
- 复杂环境中的微弱目标（如隐身飞机、被地/海/城市杂波淹没的目标等）探测 问题是现代雷达面临的严峻挑战。 与传统的先检测后跟踪（ DBT） 技术相比， 检 测前跟踪（TBD）技术是一种新兴的先进信号处理技术，它通过多帧回波数据积 累和联合处理，可以显著提高雷达的微弱目标检测跟踪性能， 是国际雷达界研究 的前沿热点。 TBD 作为一项正在发展中的新技术，还需要解决一些新的技术问题， 例如， 多目标跟踪维数灾难、临近目标相互干扰等，以及处理难度增加和运算量 增大带来的新问题。(The de