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LFE
- 这是一个小车路径跟踪的仿真程序。目标是：“用鼠标从车头处，划一 条路径，然后点击开始跟踪，小车就能一下一下，跟着路径走了，并把他的 行驶轨迹用红色线画出来”。
myblobtrack
- 在很多应用中，希望把运动着的物体检测出来，对其编号并进行跟踪，最终得到其运动轨迹，本程序就是运动物体跟踪的框架
kalmanfiltertotrackingsimulink
- 些程序是一个雷达跟踪一目标的仿真图形,可实现kalman滤波的估计轨迹与真实轨迹的误差,并分别可绘出X,Y方向的跟踪误差,对初学都来说,是一个非常好的学习例子
MovementDetectionSystem
- 这是基于VC++的一个运动检测识别系统。改系统是为了实现对一系列图片中运动物体的跟踪而设计，通过一系列的图片的处理，提取出图片背景，识别出运动物体，进而对运动物体进行跟踪，得到物体运动的轨迹。
Kalmanfilterexample
- kalman滤波实验，目标轨迹跟踪，很好用的例子，供大家学习用
TarDraw
- 目标跟踪显示的源代码,包含极坐标与之角坐标的转换,轨迹点的显示等
Log
- 有了合适的处理对象，剩下的就是技术问题了。在数字运动检测中运用的关键技术有图像数据读取、图像的中值滤波、图像灰度化、图像梯度的获取、图像特征区域的确定、两幅图像的匹配、图像二值化、图像细化、图像去离散点的操作、物体的区域定位、物体中心点的取得，最后再从图片中得到物体运动轨迹。本运动检测系统是为了实现对一系列图片中运动物体的跟踪而设计的，它通过对一系列图片的处理，提取出图片背景，识别出运动物体，进而对运动物体进行跟踪，得到物体运动的轨迹。本文主要阐述了什么是数字图像处理、数字图像处理的基本要求、数
readtext
- 使用Kalman滤波实现二维图像中目标的轨迹跟踪源代码 这个程序通过Kalman滤波实现目标轨迹跟踪，并预测目标下一出现的位置。它通过背景相减实现目标检测，然后把输出的结果交给Kalman滤波器，预测出下一出现的位置（红色），可以和实际出现的位置（绿色）相比较。
trajectorytrack
- 本人写的利用backstepping算法设计的移动机器人轨迹跟踪控制器matlab源代码，包里面有四种轨迹，分别是直线、圆、椭圆和不规则轨迹，希望能够对研究此方向的朋友有所帮助。
xiaoche
- 智能小车设计： 基本性能指标： 通过红外传感器或金属传感器检测运行轨迹； 0~3秒内完成小车加速，3~6秒匀速运行，7~9秒完成减速、停车功能； 选做部分： 实现小车跟踪功能； 实现小车避障功能。
pitchdetection
- 提出了一种改进的基音检测算法, 通过最小化重建谐振峰与原始谐振峰之间的误差得到最 佳的基音估计. 在基音估计中引入误差控制因子以得到无偏的误差函数, 同时对基音轨迹跟踪技术 作了改进, 以保证基音轨迹的正确演变. 实验结果表明, 与 IM B E 标准中的基音检测算法相比, 该 方法能提供更正确且平滑的基音轨迹, 尤其在过渡段能有效地跟踪快速基音变化, 从而使重建语音 具有更好的连续性和主观质量.
MI_Optimization
- 使用Kalman滤波实现二维图像中目标的轨迹跟踪源代码
java制作360度全景页面的源码和脚本
- 用java applet实现的全景图象显示程序，可以跟踪鼠标的轨迹，来显示360全景图象。-achieve with the panoramic image procedures can track the path of the mouse to demonstrate 360 panoramic images.
运动检测系统(修改后)
- vc编的运动检测系统，特征区域匹配，运动物体提取，运动轨迹跟踪等-vc series of the motion detection system, features regional match, moving objects extraction, trajectory tracking
扩展Kalman滤波(UKF)算法的Matlab程序
- 扩展Kalman滤波器算法的例程，可以用于对非线性系统的目标状态进行动态估计。例如曲线运动目标的轨迹跟踪。
kalman预测随机
- kalman预测随机,程序是一个雷达跟踪一目标的仿真图形,可实现kalman滤波的估计轨迹与真实轨迹的误差,并分别可绘出X,Y方向的跟踪误差,对初学都来说,是一个非常好的学习例子
building 疏散软件
- buildingExodus软件是由格林威治大学的EXODUS的开发团队开发，采用C++语言编制。模型包括了人与人之间、人与结构之间和人与环境之间互相作用。商业授权年费：第二级别4000英镑，第一级别2000英镑（对教育、消防队、地方政府等）。 buildingEXODUS尝试着考虑人与人之间、人与火之间以及人与结构之间的交互作用。模型跟踪每一个人在建筑物中的移动轨迹，他们或者走出建筑物，或者被火灾，例如热、烟和有毒气体，所伤害。
LPC.ZIP 用线性预测的方法提取语音信号中的共振峰
- 用线性预测的方法提取语音信号中的共振峰，并进行共振峰轨迹的跟踪。-Extract formants from speech,and track them.
camshift
- 用opencv实现camshift算法 并且使用了 kalman算法来预测物体可能的运动轨迹 跟踪效果 一般-Achieved with opencv kalman camshift algorithm and uses algorithms to predict the trajectory of the object tracking results may be general
Target-tracking
- 使用Kalman滤波实现二维图像中目标的轨迹跟踪源代码-D Target tracking using Kalman filter