一种经典的目标跟踪算法代码,内部包含了数据集和MATLAB代码,测试可以顺利运行

本套代码的运行环境是python+pytorch Csdn上上传的代码都是完整的，大家找到对应的博客都是有效果图和运行讲解的，防止踩坑。大家也可以下载其他项目练手，丰富自己的简历也不错。 博客教程地址：https://blog.csdn.net/qq_34904125/article/details/124906163 需要查看其他代码的可看b站视频演示： https://space.bilibili.com/124080712?spm_id_from=333.1007.0.0 其他小项目完整代码： https://blog.csdn.net/qq_34904125?type=download 算法部分 本次是目标跟踪代码，用于检测行人， 代码运行 只要运行01ui_yolov5.py即可。会显示一个pyqt的界面，然后有两个按钮，第一个按钮用于上传要检测的本地视频。第二个按钮是用于目标跟踪视频中的行人并统计数量。

Csdn上上传的代码都是完整的，大家找到对应的博客都是有效果图和运行讲解的，防止踩坑。大家也可以下载其他项目练手，丰富自己的简历也不错。 需要查看其他代码的可看b站视频演示： https://space.bilibili.com/124080712?spm_id_from=333.1007.0.0 其他小项目完整代码： https://blog.csdn.net/qq_34904125?type=download 本次是目标跟踪代码，用于检测行人， 只要运行01main.py即可。会弹出视频的第一帧，然后我们对第一帧点击鼠标，选个碰撞区域即可，就能用来统计通过的行人了。 其他文件，如weights下存放的模型文件，这里直接用原始的coco数据集模型即可。 然后video文件夹下是待检测的视频文件，同时处理后的结果视频也会保存在这个文件夹下。

YoloV5_JDE_TensorRT_for_Track ##Introduction A multi object detect and track Library Based on tensorrt 一个基于TensorRT的多目标检测和跟踪融合算法库，可以同时支持行人的多目标检测和跟踪，当然也可以仅仅当检测库使用。 Video Demo

【滤波跟踪】Singer-Kalman模型下的机动目标跟踪算法含Matlab源码

pf与mpf多目标跟踪，主要用到的是phd模型，对于做这个东西的同学来说，有一定参考

目标跟踪 -- ocean论文中的 models -- OceanV.pth

传统的基于稀疏表示的目标跟踪方法主要利用目标的灰度特征构建稀疏表示模型。由于灰度特征对光照变化敏感，这会影响目标跟踪在复杂场景下的鲁棒性。基于多源数据融合的目标跟踪可以明显提升目标跟踪鲁棒性，但如何有效融合不同维度，不同类型的多源目标特征成为基于多源数据融合的目标跟踪所要解决的关键问题。提出了一个基于目标状态以及灰度特征的稀疏表示目标跟踪方法。所提出的方法可通过基于核函数表示的稀疏表示模型，在探究目标状态以及灰度特征相关性的基础上，将两种不同维度的特征进行有效融合，提升目标跟踪在复杂场景下的鲁棒性。

在机动目标的运动跟踪中,为了减小搜索区域,需要对下一时刻目标位置进行预测。本文以医疗康复领域中基于视频的运动分析为背景,针对二维平面中静止背景的运动目标提出一种基于数据融合的预测跟踪方法。首先采用多项式拟合算法和基于当前模型的改进卡尔曼滤波算法分别对运动目标进行位置预测,然后采用数据融合的方法得到最终的预测结果。最后用计算机仿真和实验对所提出的预测算法进行了验证,结果表明本文算法与多项式拟合和卡尔曼滤波算法相比,预测误差更小,跟踪精度更高。

智能视频监控中目标跟踪算法研究及应用