卡尔曼滤波在目标跟踪中的应用。看完之后你一定会大彻大悟！文字结合图片，讲解了通俗的讲解了卡尔曼的五大核心公式。

采用JPDA数据关联算法实现两个匀速运动目标的点迹与航迹的关联

irst_radar_tracking_雷达和红外组合后的跟踪程序，代码非常详细，可供初学者使用，新手入门必备，代码很详细。

复杂背景中小目标的检测与跟踪一直是监视和告警系统的重要组成部分, 综合该领域近年来的研究成果, 从空间滤波和时间滤波的角度对现有的红外小目标检测方法进行了简单的概述, 并分析了今后的研究方向。

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无人机飞行视频数据集，便于开展单目标跟踪研究

实现实时目标跟踪的算法，利用压缩感知理论降低数据维数，提高计算机计算速度，采集样本实现精确跟踪效果。

centerpoint voxelnet 0075 centerpoint_voxel_1440 配置文件

深度视觉目标跟踪综述论文：Deep Visual Tracking: Review and Experimental Comparison

提出了一种新的基于核的自适应目标跟踪方法，以提高复杂背景下目标跟踪的鲁棒性和准确性。 尺度不变特征变换（SIFT），颜色和运动特征的三个核函数的线性加权组合用于表示跟踪目标的概率分布。 外观和运动功能相结合，以增强目标区域的位置稳定性和准确性。 跟踪窗口的大小可以根据相应SIFT对的仿射变换参数进行实时调整。 为了更好地提取特征，还根据场景自适应地调整了三个核函数的权重。 实验表明，该算法能够在不同场景下成功跟踪运动目标。 此外，它可以处理目标姿态，比例，方向，视图和照明变化，并且其性能优于经典的Camshift算法，基于SIFT的方法和基于颜色SIFT的方法。