球跟踪 通过视频输入跟踪乒乓球并预测轨迹的软件。

James Steven Supan的self-paced learning 追踪算法

motpy_ros 使用ROS示例程序。 依存关系 ROS1 Noetic OpenCV4的 uvc_camera 安装 $ pip3 install opencv-python motpy $ sudo apt install libv4l-dev $ source /opt/ros/noetic/setup.bash $ cd ~ $ mkdir -p ros1_ws/src $ cd ros1_ws/src $ git clone https://github.com/Ar-Ray-code/motpy_ros.git $ git clone https://github.com/ros-drivers/camera_umd.git $ cd motpy_ros $ git checkout ros1-noetic $ cd ~ /ros1_ws $ catkin_make 演

SiamTrackers 描述 年 Conf 追踪器 除错 火车 测试 数据 放 工具包 来源 VID DET 可可 青年旅社 得到 拉索 2016年 ECCV 暹罗FC :check_mark: :check_mark: :check_mark: :check_mark: 一万 非官方 暹罗FC :check_mark: :check_mark: :check_mark: :check_mark: 一万 非官方 2018年 心肺复苏术 暹罗RPN :check_mark: :check_mark: :check_mark: :check_mark: :check_mark: 一万 非官方 暹罗RPN :check_mark: :check_mark: :check_mark: :check_mark: 一万 非官方 2018年 ECCV DaSiamRPN :check_mark: :check_mark: :check_mark: :check_mark: :check_mark: :che

Network Forensics - Tracking Hackers through Cyberspace 英文无水印pdf pdf所有页面使用FoxitReader和PDF-XChangeViewer测试都可以打开 本资源转载自网络，如有侵权，请联系上传者或csdn删除 本资源转载自网络，如有侵权，请联系上传者或csdn删除

A Cognition Based Attention Model for Sentiment Analysis.zip

这是本人翻译的吴毅老师的Online Object Tracking： Benchmark2015文章，希望对大家有所帮助

这是一个Tracking的代码，是一篇会议论文的代码，个还需要一个辅助的库Eigen的

行人跟踪使用LiDAR传感器 客观的 利用来自LIDAR测量的传感器数据进行卡尔曼滤波器的行人跟踪。 状态预测 x'= Fx +ν方程为我们进行了这些预测计算。 过程噪声是指预测步骤中的不确定性。 我们假设物体以恒定的速度行进，但实际上，物体可能会加速或减速。 ν〜N（0，Q）符号将过程噪声定义为均值为零且协方差为Q的高斯分布。 当我们在一秒钟后预测位置时，不确定性就会增加。 P'= FPFT + Q表示不确定性的增加。 因为我们的状态向量仅跟踪位置和速度，所以我们将加速度建模为随机噪声。 Q矩阵包含时间Δt，以说明随着时间的流逝，我们对位置和速度的不确定性越来越大。 因此，随着Δt的增加，我们向状态协方差矩阵P添加更多不确定性。 结合先前推导的2D位置和2D速度方程式，我们得到： 由于加速度是未知的，因此我们可以将其添加到噪声分量中，并且该随机噪声将被解析地表示为上面得出的方程

matlab分时代码Tracking_filter 这是一个beta版本，适用于来自站点的一套基于MATLAB的RFS过滤/跟踪代码[] 共享功能的“ _common”子目录应添加到您的MATLAB路径中。 其余目录（“健壮”除外）包含各种过滤器：“单个目标”具有RFS观测值的单个目标过滤器“ bernoulli” Bernoulli过滤器“ phd” PHD过滤器“ cphd” CPHD过滤器“ cbmember” CBMeMBer过滤器“ glmb”通用标记的多Bernoulli过滤器（通过单独的预测和更新）“ lmb”标记的多伯努利过滤器（通过单独的预测和更新）“ jointglmb”广义标记的多伯努利过滤器（通过联合预测和更新）“ jointlmb”标记的Multi-Bernoulli过滤器（通过联合预测和更新） 每个过滤器都有不同的实现文件夹：“ gms”线性高斯模型的高斯混合解“ ekf”非线性模型的EKF近似值“ ukf”非线性模型的UKF近似“ smc”非线性模型的SMC实现 “ robust”目录包含“ lccphd”未知lambda-CPHD过滤器（带有GM / E