% trafficObj1 = mmreader('traffic.avi'); trafficObj1 = VideoReader('traffic.avi'); mplay('traffic.avi'); darkCarValue=70; darkCar=rgb2gray(read(trafficObj1,71)); %noDarkCar=imextendedmax(darkCar,darkCarValue); %imshow(darkCar); %figure,imshow(noDarkCar); sedisk=strel('disk',2); %noSmallStructures=imopen(noDarkCar,sedisk); %imshow(noSmallStructures); nframes=get(trafficObj1,'NumberOfFrames'); %帧数 I=read(trafficObj1,1); %读取第一帧 taggedCars=zeros([size(I,1) size(I,2) 3 nframes],class(I)); %定义一个4维数组存放每一帧 for k=1:nframes singleFrame = read(trafficObj1,k); %读取第k帧 I=rgb2gray(singleFrame); %转换为灰度图像

针对粒子滤波存在粒子退化,会导致检测前跟踪(TBD)算法的检测和跟踪性能下降这一不足,提出了一种基于高斯-哈密顿滤波(GHF)高斯粒子滤波的TBD算法。该算法基于高斯粒子滤波,采用GHF算法构造的重要性密度函数采样连续出现粒子,考虑了最新的量测信息,采样粒子更逼近于真实的后验概率密度,克服了粒子退化问题。仿真结果表明:与基本TBD算法相比,所提出的TBD算法提高了对目标的检测和跟踪性能。

目标检测与跟踪 目标检测和跟踪算法

介绍视频中汽车的跟踪与检测，介绍详细，明了，提供大家参考

检测运动物体需要无运动物体的背景图像，所以，首先应用多帧像素平均值法提取了运动视频序列的背景图，从背景图像中分离目标像素，获取目标的质心坐标，并应用质心跟踪法以灰色图像序列为基础，对运动的目标进行实时检测和跟踪。质心跟踪法的目标位置通过质点的中心来确定，该算法计算简单，计算量小，其稳定性与精度主要取决于序列图像的分割及其阀值的确定情况。文中给出了用Opencv实现算法的具体过程和关键代码，并且设计了跟踪运动车辆的控制界面，方便了实时监控。实验结果表明，该方法可以实现视频序列中运动目标的识别，具有实时性、并能给出较好的识别效果。

眼睛是一种重要的生物信息，包含了表情、身份、性别的多种信息，在模式识别，疲劳驾驶检测和人机交互等多方面有重要的作用，本文主要研究的是眼睛检测与视线跟 踪算法。

PLabel 半自动标注系统是基于BS架构，纯Web页面操作，由鹏城实验室叶齐祥、曾炜、田永鸿教授团队自主研发，由工程师邹安平维护，集成视频抽帧，目标检测、视频跟踪、ReID分类、人脸检测等算法，实现了对图像，视频的自动标注，并可以对自动算法的结果进行人工标注，最终得到标注结果，同时也可以对视频、图片、医疗（包括dicom文件及病理图像）相关的数据进行人工标注，标注结果支持COCO及VOC格式。支持多人协同标注。 半自动标注系统主要功能有：用户管理，数据集管理，自动标注，人工标注，ReID标注，车流统计，视频标注，医疗CT标注，超大图像标注，模型管理与重训，报表管理。数据标注过程一个非常重要的因素是数据安全，在标注使用中防止数据泄露，采用基于web标注工具是有效避免数据泄露的措施之一。 半自动标注系统以保证性能的情况下最小化人工标注代价为目标，不断提升自动标注效率，减少人工标注和人工参与过

YOLOv5-deepsort 无人机多个目标跟踪，代码以配置好，下载后配置环境就可以使用，包括有训练好的YOLOv5s-drone.pt和YOLOv5m6-drone.pt两个模型，并附上了测试视屏和跟踪结果，并可提取目标运动的质心坐标以及可以绘制出目标 的运动轨迹，有使用说明可以参考，目标类别名为drone，YOLOv5的代码为版本5，用于检测和跟踪空中的无人机

 采用霍夫变换法对雷达目标进行起始，解决了机动目标的非线性强的问题，得到精确的航迹起始初值信息，并将初值信息作为无迹卡尔曼滤波目标跟踪的初始输入，实现对机动目标的跟踪。较其它的算法，霍夫-无迹卡尔曼滤波具有更高的精度。实验仿真，证明了其有效性。

完整代码，可直接运行