无迹卡尔曼滤波（UKF）是重要的非线性滤波方法。无迹卡尔曼滤波方法是通过一组代表着均值和方差分布的采样点来对非线性系统进行非线性计算，在不对非线性方程线性近似的条件下，达到线性卡尔曼滤波器的滤波性能。文中在机动目标选定运动模型和滤波算法的基础上，对机动目标的运动作了仿真实验。从仿真分析中可以看出，无迹卡尔曼滤波在跟踪方面有很高的精度，与传统的扩展卡尔曼滤波算法相比较，无迹卡尔曼滤波算法有较小的跟踪误差。
2022-11-16 23:38:54
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本设计为基于MATLAB的运动车辆跟踪检测系统。带有一个GUI界面，可以读取高速路车流视频，读取视频信息，并且统计每辆车经过左车道还是右车道，车速和平均速度检测，以及某一帧下的车流密度，以及最后总共经过的车辆总数。将运动检测到的目标用方框框起来。是一个非常不错的选题。
二、实现功能
车流密度：一定时间内经过车辆的总数；
车流量：某一帧下的车辆数目；
车速：经过车辆的实时速度；
平均速度：所有车辆的平均速度；
2022-11-15 14:05:44
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典型跟踪门
矩形跟踪门：
最简单的跟踪门形成方法是在跟踪空间内定义一个矩形区域，即矩形跟踪门。
定义各种向量的分量：
定义跟踪门常数为KG。它取决于观测概率密度，检测概率以及状态矢量的维数。
如果观测量zk满足：
则称zk为候选量测信号。这里i为第i个残差的标准偏差。
2022-11-13 09:21:58
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基于ZYNQ7010实现的帧差法运动目检测
开发环境是VIVADO2018.3和SDK
可以定位出所在的目标，并框出来，具体效果参考博客。
2022-11-08 22:50:36
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应用opencv做动态目标跟踪检测，主要包含运动估计、运动补偿、动态检测
2022-11-08 10:48:45
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这是一个仅适用于hi3519和hi3516的经过加速处理的图像跟踪库，采用的opencv，但是opencv是重新修改和软加速过的，在hi3519上可以达到20fps的跟踪速率，3516上可以达到14fps。
2022-11-07 17:32:43
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当前多目标追踪大多遵循了Tracking-by-detection范式完成跟踪任务。Tracking-by-detection范式将追踪任务分为两步完成：目标检测与数据关联。公式解读是针对“Global Transformer Tracking”这篇论文中对训练策略及推理的一些公式理解。
2022-11-05 21:22:20
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该课题为基于Matlab的异常行为检测。应用场景比如说，我国农村的空巢老人子女常年在外打工。而目前的监控属于被动式的监控，我们仅仅只能查看并且回放监控，不能对监控里面的某种信息作出判断和预警。该课题利用Matlab对监控中的画面的人体行为做一些监测和判别，一旦检测到有某些异常行为，比如说快跑慢跑跌倒等等作出提示，从而避免一些事故的发生，属于主动监控该设计，具有人际交互界面，需要具备一定编程基础的人员学习。
2022-11-05 15:07:40
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用PHD滤波的方法实现多目标跟踪，及对PHD滤波性能的检测。
2022-11-04 11:55:55
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