videojs-事件跟踪 使用 VideoJS 跟踪事件并密切关注性能指标。 这已经用 VideoJS 5 到 7 进行了测试，如果你想看看它是否与你的版本很好地配合，只需克隆 repo 并更新 package.json。 打开index.html并按下播放——观看事件流。 安装 npm install --save videojs-event-tracking yarn add videojs-event-tracking 用法 要在您的网站或 Web 应用程序中包含 videojs-event-tracking，请使用以下任一方法。 初始化就像普通的 videojs 插件一样。 videojs ( 'videodomid' , { ... , plugins : { eventTracking : true } } ) ; // or videoInstance . eventT

Evaluating Multiple Object Tracking Performance - The Clear MOT Metrics

HOTA - A Higher Order Metric for Evaluating Multi-object Tracking

Learning Local Feature Descriptors for Multiple Object Tracking

卡尔曼自定义应用matlab代码使用卡尔曼滤波器进行对象跟踪 使用卡尔曼滤波器算法跟踪和分析二维空间（视频）上的移动对象。 1. 简介 对象跟踪是一个复杂的领域，在过去的几十年中取得了显着的发展。 它是在大量实际应用中实现的计算机视觉的一个分支，例如监视、机器人导航、人机交互等。它的主要目标是自动化任何给定的操作，并通过取代工作人员来减少人力用计算机处理和分析数字图像或视频以收集（或使用“收集”）所需的信息。 该项目的目的是通过使用 MATLAB 实现卡尔曼滤波器算法逻辑，逐帧定位、跟踪和分析视频上显示的对象。 分析过程是指通过算法中某些参数（例如噪声）的变化来减少评估结果的误差，以实现算法对实际值的更好跟踪。 1.1 卡尔曼滤波器 卡尔曼滤波是一种经典的状态估计技术，广泛应用于各种应用领域，如信号处理和车辆自主控制。 [1] 该算法使用系统先前时间间隔的测量变量来预测未确定变量的估计值。 与具有复杂结构和计算的其他过滤算法相比，该算法简单且计算成本低。 在视频或 2D 空间中跟踪对象位置需要确定位置坐标（在我们的案例中，x 和 y 为二维）。 因此，状态可以表示为 其中 x 和 y

目标跟踪基础 Fundamentals of object tracking 的英文原版pdf，高清、带书签、无水印

使用此系统，您可以记录客户余额和产品的数量。 演示用户名：admin 通行证：admin 演示：http://demo.tilpark.com/muhasebe/index2.php 网站：http://phpaccounting.blogspot.com - 英文网站：http://tilpark.com - 土耳其

用于Kinect DK 开发的Unity插件，仅供测试使用，如要用于商业用途，请Unity Asset Store

对象跟踪-Kinect-ROS-OpenCV-PCL- 使用多个深度相机在 XYZ 中跟踪对象 编译和安装 k4w 库：按照 for Ubuntu 上的说明进行操作。 Go to build directory and type "cmake ..". "make". "sudo make install". To uninstall, "sudo make uninstall". 在 ROS 中，安装 freenect-stack。 将 opt/ros/hydro 目录中的所有 libfreenect 库 (.so) 和二进制文件替换为我们刚刚编译的文件。 ROS libfreenect-stack 现在应该与 windows 的 kinect 一起使用。

这是一个高速识别算法模块