Tracking_pid 概述 跟踪PID提供可调节的P​​ID控制回路，以精确地跟踪轨迹。 插值器以可调节的速度在nav_msgs/Path上移动目标，并且一个单独的节点跟踪给定点。 跟踪选项之一是使用机器人前面长度为l的胡萝卜根据当前全局点（GP）和控制点（CP）之间的横向和纵向误差来确定速度命令： 如果提供了平滑路径，则控制器可以选择直接使用base_link跟踪路径，而不是落后于胡萝卜。 在这种情况下，也会计算CP跟踪的投影全球点（PGP）。 在此模式下，偏航误差也可以用作控制输入。 PID包含三个回路：纵向，横向和角度回路。 关键字：跟踪，pid，local_planner，轨迹 执照 阿帕奇2.0 作者：米歇尔·弗兰克（Michiel Franke），塞萨尔·洛佩兹（Cesar Lopez） 维护者：Cesar Lopez， 。 所属： tracking_pi

SiamFC-TensorFlow SiamFC跟踪器的TensorFlow实现 介绍 这是的的TensorFlow实现。 您可以在找到MatConvNet的原始版本。 该SiamFC作者也已经发布了跟踪装置（只使用预训练的模型）中的TensorFlow端口。 此TensorFlow实现旨在实现以下目标： 自成体系。 数据准备，模型训练，跟踪，可视化和记录功能合而为一。 正确性。 跟踪性能应类似于MatConvNet版本。 效率。 训练和推理程序应尽可能高效。 模块化。 整个系统应模块化，并易于通过新思路进行扩展。 可读性。 该代码应清晰一致。 主要结果 在配备GeForce G

ODAS工作室 库的桌面用户界面 描述 ODAS Studio是一个桌面界面，旨在直观地表示ODAS算法产生的数据并管理单独音频源的录音。 ODAS Studio表示单位球体上的音频能量和跟踪的音频源，并且是调整ODAS设置时的强大工具。 ODAS Studio还将分开的音频记录为不同的wav文件。 ODAS Studio建立在Electron框架上，可以在PC，Mac和Linux上本地运行。 安装 安装Node.js v12 克隆存储库 在克隆的存储库基本文件夹中运行npm install （它包含main.js ） 请注意，即使ODAS Studio可以安装在Raspberry Pi上

多对象跟踪| Google-Colab 收集文件，代码，数据集和其他资源以进行多对象跟踪| 谷歌合作 联合检测 CenterTrack-跟踪对象为点[ax2004] [pytorch] DEFT：用于跟踪的检测嵌入[ax2102] [pdf] [notes] [pytorch] 身份嵌入 MOTS多对象跟踪和细分[cvpr19] [pdf] [注释] [代码] [项目/数据] 迈向实时多对象跟踪[ax1909] [arxiv] [pdf] [notes] [code] 迈向实时多目标跟踪-车辆跟踪[修改版] 用于多对象跟踪的简单基准[ax2004] [pdf] [notes] [code] 集成的对象检测和跟踪以及具有Tracklet条件的检测[ax1811] [pdf] [notes] 协会 用于多对象跟踪的深度相似性网络[ax1810 / tpami19

判别式分类器是现代跟踪方法中的一个核心组成部分，其在线学习一个二值分类器以在每一 帧中区分目标与背景，充分利用机器学习中丰宫的学习算法，取得了许多突破。相关滤波器已成功应用到目标检测和识别中，其由于计算效率高，近年来作为一种判别式跟踪方法被应用到视觉跟踪领域，取得了很好的效果

生物学中用于跟踪蛋白质等微粒的软件，算法非常经典，用matlab实现。

本文是ICCV2005中一篇基于轮廓的运动目标检测与跟踪算法。采用采用了光流、边缘等信息检测前景，采用主动轮廓进行模板的跟踪。

从3GPP协议和UE端行为分析5G gmm cause #15的网络问题

matlab灰色处理代码颗粒/细胞追踪（Matlab） 概述 此存储库包含使用Matlab跟踪粒子运动的源代码。 该程序可以处理荧光或暗场电影（即，对象应比背景亮）以及相衬电影（即对象应比背景暗）跟踪。 该功能可与Matlab 2018a一起使用，并且也应与以前的Matlab版本（2014a之前的版本）兼容。 在早期的Matlab中，使用Windows OS将图像保存到'.tif'堆栈时，函数imwrite可能会导致问题。 '.tif'堆栈和'.nd2'NIS-Elements文件均受支持。 如果您的电影（或图像）采用其他格式，例如'.avi'或'.jpg' ，则可以使用ImageJ将电影转换为'.tif'堆栈。 影片应为灰度（uint16或unit8）。 对于“ .nd2”文件，电影文件应为一个系列。 现在，该脚本用于将“ .nd2”文件加载到Matlab中。 它还在提供了Linux版本。 如果您熟悉，可以将此仓库更改为“ ND2withBioFormat”通道以进行跟踪。 引用为 左文龙。 吴仪琳（2020）。 动态动力选择驱动细菌群中的种群隔离。 程序。 Natl。 学院科学20

Face Tracking Pan-Tilt Camera 目录 一. 概述 本项目为基于OpenCV-Python和STM32F103单片机的二自由度人脸跟踪舵机云台系统。 本系统的预期功能是实时检测摄像头中出现的人脸，并对其进行跟踪。要实现该功能，主要应解决如下问题： 图像采集 人脸检测 舵机控制 具体实现思路如下： 图像采集方面，使用普通的usb摄像头，这样可以直接得到数字图像无需进行数模转换，而且价格低廉，在不要求高精度的情况下比较适合。将usb摄像头直接通过usb数据线接到电脑，即可在PC端得到实时图像。 人脸检测方面，在PC端编写用于人脸检测的python程序。使用opencv库，首先对从摄像头得到的每一帧实时图像进行预处理，然后调用opencv自带的harr分类器检测人脸的位置。将检测到的人脸的中心点坐标用串口发送给STM32单片机即可。 舵机控制方面，使用STM32单片机，