卡尔曼滤波在雷达目标跟踪中的应用 matlab程序

大数据-算法-非线性观测条件下的目标跟踪及其解耦技术研究.pdf

模拟2d激光雷达扫描目标所产生的量测点，用于目标跟踪。

人工智能-机器学习-靶场动态目标跟踪测量及计算机辅助方法的研究刘缠牢.pdf

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FairMOT 单次多对象跟踪的简单基准： ，张以夫，王春雨，王兴刚，曾文俊，刘文宇arXiv技术报告（ ） 抽象的 近年来，作为多目标跟踪的核心组件的目标检测和重新识别取得了显着进展。但是，很少有人关注在单个网络中完成两项任务以提高推理速度。沿此路径进行的初始尝试最终导致结果降低，这主要是因为未正确学习重新标识分支。在这项工作中，我们研究了故障背后的根本原因，并因此提出了解决问题的简单基准。在30 FPS时，它的性能明显优于MOT挑战数据集上的最新技术。我们希望这个基准可以启发并帮助评估该领域的新想法。 消息 （2020.09.10）FairMOT的新版本发布了！ （在MOT17上为73.7 MOTA） 主要更新 我们使用自我监督的学习方法在CrowdHuman数据集上对FairMOT进行了预训练。 要检测图像外部的边界框，我们使用左，上，右和下（4通道）来替换WH头（2通道）。

对运动目标进行视觉跟踪是机器人技术、计算机视觉等领域研究的热点之一。首先就跟踪技术的研究历史和现状进行回顾和分析，论述按照基于目标区域的跟踪、基于目标特征的跟踪、基于变形模板的跟踪和基于目标模型的跟踪四个分支分别展开；其次，对人们在该领域研究所面临的难点进行了归纳和总结；最后对分形理论和生物视觉在跟踪策略中的应用前景进行了展望。

视频监控领域对计算机视觉技术有急切的需求，而视觉目标跟踪是其中一个重要的基 础研究问题，通过对感兴趣的目标物体进行跟踪并记录跟踪轨迹，我们可以从一段视频中 提取出一个结构化的视频摘要，还可以对视频中的群体或单体异常行为进行分析，或者协 助公安机关对犯罪嫌疑人进行查询和搜证，等等。经过近二十年的发展，现有的目标跟踪 方法已经可以在一些难度较小的视频场景中进行准确跟踪，但是，面对包含目标遮挡、形 变、快速运动等难点的视频场景时，现有跟踪算法的准确度和鲁棒性还有待提高。本文对 目标跟踪领域的发展进行了分析和探讨，并针对现有跟踪算法的缺陷提出了几种可供参 考的解决方法。本文的主要研究内容和贡献包括: 1)提出了一种结合消失判断的长时目标跟踪系统，解决了传统短时跟踪方法无法判 断目标消失状态、在遮挡情况下容易把背景干扰信息引入跟踪模型的问题。该系统基于结 构化支持向量机基础模型，把基于对数极坐标转换和混合高斯模型的目标消失判断机制 引入了跟踪系统中，在判断目标消失以后，停止跟踪模型和消失判断模型的更新，并采用 重检测方法对目标进行扩大搜索和检测。本方法可以在遮挡严重的场景下防止背景干扰 信息在跟

VOT官网不提供数据集单独下载，本资源是目标跟踪数据集VOT2014，内含百度网盘链接和密码

机动目标跟踪的多模型滤波理论与方法（MATLAB版）代码.rar