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dzkdlw
- 一篇有关wsn定位方面的论文--电子科大硕士论文－基于传感器网络的目标跟踪应用算法的研究和改进-the wsn a position paper -- UESTC master's thesis - based sensor networks with the goal Application of trace algorithm research and improved
track3_jian
- dm642上实现运动目标检测与跟踪，使用了矩持法，基于梯度的图像分割，匹配跟踪，形心跟踪等算法。
性能优化的跟踪门算法
- 性能优化的跟踪门算法 一个基于数据关联性能评价的优化跟踪门算法，并通过它来减少跟踪门内来自非本目标的回 波，最终达到提高多目标多传感器跟踪系统性能的目的)与最优跟踪门相比，经理论分析和仿真数据表明，本算法有效 改善了系统的性能，尤其在强干扰、高虚警的情况下更为明显)
DSPmubiaogenzong
- 基于dsp的目标跟踪和检测算法的研究和实现，研究了图像跟踪系统的基本工作原理，以及图像跟踪和相关匹配所使用的一些基本技术。详细介绍了SUSAN算子在边缘检测和角点检测方面的应用。并基于SSCD相似性度量准则提出了一个新的加权的SSCD准则，并对几种度量准则进行对比分析，最后在选取模板和模板更新上选用了多子模板的策略，这样能更有效的减小部分遮挡和旋转带来的影响。
Untitled2
- 一种基于弹道模型的机动目标跟踪算法 !针对当前目标跟踪算法中跟踪模型与现代反舰导弹实际运动不匹配而影响跟踪精度的问题!根据反 舰导弹的弹道特点!通过分析导弹受力情况和运动状态的关系!提出了一种基于弹道模型的机动目标跟踪算 法!并针对高速跃升俯冲运动!分别与基于L:$L=模型的目标跟踪算法作了性能比较 仿真结果表明!该算 法在原理上是正确可行的!可显著提高对高速强机动目标的跟踪性能-a maneuvering target tracking algorithm based on bal
tracker
- 基于tms320dm642的目标跟踪算法-target tracking based on tms320dm642
yunsumzhong
- 单传感器多目标多模型跟踪算法的研究 匀速飞行器 目标命中 射表-target tracking
61IC_H2747
- 基于TMS320DM642的目标跟踪算法-TMS320DM642
fpga
- 基于现场可编程门阵列( Fie ld Programmab le Ga teA rrays, FPGA )硬件平台和背景差分算法设计一个静态背景下 的视频移动目标检测与跟踪系统, 并详细给出系统的实现过程。检测结果表明: 采用FPGA硬件实现系统设计, 极大地提高了 系统的处理速度, 在静态背景下, 可以实时、准确地检测和跟踪到移动目标。-Based on field programmable gate array (Fie ld Programmab le Ga teA rrays,
particle
- 无线传感器网络的目标跟踪的粒子滤波算法,-WSN tracking using particle filter
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- 毕设-基于DSP的运动目标图像跟踪算法研究与实现-正文-下-Complete set- DSP-based Moving Target Tracking Algorithm and Implementation of Image- Body- Lower
tms3206713
- 关于DSP TMS3206713的一些资料，包括DSP C6000的反汇编，dsp实时内核在视频目标跟踪系统中的应用，DSP算法标准及其应用-Some information about the DSP TMS3206713, including DSP C6000 disassembly, dsp real-time kernel in the video tracking system, DSP Algorithm Standard and its application
Tracking.tar
- c语言编写的，在dsp上实现的简单视频目标跟踪算法，运用滑窗的方式。内含实验报告及说明。-c language, the dsp to achieve a simple video target tracking algorithm, using the sliding window approach. Contains test reports and descr iption.
tnn7_code_201212141110
- 人脸检测与跟踪是一个重要而活跃的研究领域，它在视频监控、生物特征识别、视频编码等领域有着广泛的应用前景。该项目的目标是在FPGA板上实现实时系统来检测和跟踪人脸。人脸检测算法包括肤色分割和图像滤波。通过计算被检测区域的质心来确定人脸的位置。该算法的软件版本独立实现，并在matlab的静止图像上进行测试。虽然从MATLAB到Verilog的转换没有预期的那样顺利，实验结果证明了实时系统的准确性和有效性，甚至在不同的光线、面部姿态和肤色的条件下也是如此。所有硬件实现的计算都是以最小的计算量实时完成的
DM642_BIOS_RAILWAY_VIBE8
- DM642平台，利用VIbe算法，实现静态背景下同，对动目标的检测和跟踪(DM642 platform, using VIbe algorithm to achieve static background detection and tracking of moving targets.)