matlab射线追踪代码QD实现软件 专用于mmWave RF应用的MATLAB开源通道模型。 目录 安装 该软件不需要任何安装过程：只需将存储库下载或克隆到本地文件夹。 要求 该代码库是用MATLAB编写的。 目前正在MATLAB R2019b上对其进行测试，但应向下兼容MATLAB R2016b。 无需工具箱即可运行代码。 怎么跑 打开main.m脚本和编辑变量scenarioNameStr如果需要的话你的脚本文件夹的相对路径（请注意，场景的创建/配置/解释的文档中描述）。 默认情况下，该软件配置为运行examples/BoxLectureRoom方案。 运行main.m脚本 文献资料 有关该软件的更多详细信息，请参见文档（）。 特征 开源的 基于图像方法的光线追踪 专为mmWave传播量身定制，考虑了镜面反射并忽略了衍射 包括基于实际测量的准确定性射线扩散模型 还包括用于射线扩散的材料库 支持基于跟踪的移动性 接受XML和AMF格式的CAD文件 贡献 反馈和补充都非常受欢迎！ 您可以直接联系以获得任何信息。 有关更多信息，请检查文件。 作者 国家标准技术研究所 SIGNET集团

1、支持人脸检测、人脸质量检测、人脸追踪、活体检测、人脸比对、性别年龄检测； 2、离线永久授权（注意需要授权码），附带人证比对、门禁、属性分析场景开发的C/C++和C#语言demo，开发简单快捷； 3、精度高达99.9%，毫秒级识别，服务高效，万人级人脸场景400ms以内；

参考： SF Cotter和BD Rao，“通过匹配追踪和均衡应用的稀疏信道估计”，在IEEE Transactions on Communications，第1卷。 50，不。 3，第374-377页，2002年3月。

压缩感知的稀疏重构中广泛应用的正交匹配追踪（OMP）算法matlab程序，该算法由香港大学电子工程系 沙威老师开发，代码注释详细，便于读者理解。已测试，可以正常运行。读者通过代码可以加深对该算法以及压缩感知、稀疏重构的认识。

带有虚拟仪器的太阳能跟踪器的开放式硬件/软件测试台。

双轮移动机器人安全目标追踪与自动避障算法.doc

视频目标跟踪同主要是对于视频图像中我们感兴趣的目标进行实时跟踪。 背景差分法是采用图像序列中的当前帧和背景参考模型比较来检测运动物体的一种方法,其性能依赖于所使用的背景建模技术。 在基于背景差分方法的运动目标检测中，背景图像的建模和模拟的准确程度，直接影响到检测的效果。不论任何运动目标检测算法，都要尽可能的满足任何图像场景的处理要求，但是由于场景的复杂性、不可预知性、以及各种环境干扰和噪声的存在，如光照的突然变化、实际背景图像中有些物体的波动、摄像机的抖动、运动物体进出场景对原场景的影响等，使得背景的建模和模拟变得比较困难。 背景差分法检测运动目标速度快，检测准确，易于实现，其关键是背景图像的获取。在实际应用中，静止背景是不易直接获得的，同时，由于背景图像的动态变化，需要通过视频序列的帧间信息来估计和恢复背景，即背景重建，所以要选择性的 关于该资源的详细功能，可私信博主，进一步了解！

将YOLOv5用于车辆检测任务，只考虑感兴趣区域（ROI）中的对象 使用DeepSORT进行车辆跟踪，无需对该模型进行再训练，只需进行推断 使用余弦相似性将对象的轨迹指定给最相似的方向。 在每个方向上计算每种类型的车辆。

针对目标追踪过程中由于目标快速运动及尺度变化导致追踪失败的问题, 提出了一种基于全卷积对称网络的目标尺度自适应追踪算法。首先利用MatConvNet框架构建全卷积对称网络, 使用训练好的网络得到实验图像与模板的多维特征图, 两者通过互相关操作, 选取置信分数最大的点为所追踪目标的中心位置; 其次, 对中心位置进行多尺度采样, 将小于模板方差1/2的错误样本过滤掉; 建立目标模板和样本概率直方图, 计算模板与样本间的海林洛距离, 选取合适的尺度作为目标追踪窗口的尺度。在OTB-13数据集上进行实验, 与其他追踪算法性能比较, 本文算法追踪成功率为0.832, 精度为0.899, 高于同类型深度学习追踪算法, 平均追踪速度达到42.3 frame/s, 满足实时性的需求; 挑选包含目标快速运动或尺度变化属性的追踪序列进一步进行测试, 本文算法追踪性能仍高于其他算法。

主要为大家详细介绍了使用OpenCV实现检测和追踪车辆，具有一定的参考价值，感兴趣的小伙伴们可以参考一下