目标检测检测人+deepsort跟踪人，基于fasterrcnn以使用chainer默认的模型库
SSD的检测模型可私聊
2022-09-20 16:05:23
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. 扩展卡尔曼滤波算法 作者 niewei120 nuaa EKF 算法是在标准 Kalman 滤波算法的基础上发展起来的 它的基本思想是 在滤波值附近 应用泰勒展开算法将非线性系统展开 对于二阶以上的高阶项全部都省去 从而原系统就变 成了一个线性系统再利用标准 Kalman 滤波算法的思想对系统线性化模型进行滤波 . . 滤波过程如下 其 matlab 程序如下 For t=1 N %预测更新
2022-09-16 17:11:20
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针对被动传感器观测的非线性问题,将无迹变换引入卡尔曼滤波算法中.进一步,针对其弱可观测性,采用多个被动传感器集中式融合跟踪策略,提出了基于无迹卡尔曼滤波的被动多传感器融合跟踪算法.以3个被动站跟踪为例进行仿真研究,结果表明所提出的算法可达到比经典的扩展卡尔曼滤波算法更高阶的跟踪精度.
2022-09-16 16:58:39
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cashift_matlab,我做的一些修改：
1.修改了之前网上的那种需要输入avi文件名再读取的方式，改成直接读取avi文件。
2.修改了另外建立avi文件的方式。
2.实时显示跟踪结果。
3.彩色图显示，用红色框圈出目标。
4.因为是基于颜色特征的，所以要选色颜色特征明显的。你可以自己拍摄目标颜色突出的avi视频来测试。
5.程序结束时有点小问题，按ctrl+c结束。
2022-09-15 16:33:20
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在仿真环境vrep中，采用SAC（可收敛，之前发现网上有几个版本SAC不收敛），以opencv目标检测坐标为状态输入，以质点坐标为动作输出，奖励值设计为xy平面上四旋翼和小车的距离。当中还有TD3算法。可以熟悉vrep端口调用，一点目标检测算法，一点RL算法。
2022-09-15 09:09:37
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针对常规自适应卡尔曼滤波器存在过渡过程差的间题，基于一个给定的指标切换函数，采用多个基于不同动态噪
声协方差矩阵的卡尔曼滤波器和一个常规自适应卡尔曼滤波器共同组成多模型自适应卡尔曼滤波器.与常规自适应卡尔曼
滤波器相比，多模型自适应卡尔曼滤波器可以在保持原有自适应滤波器性能的基础上极大地改善瞬态响应.
声协方差矩阵的卡尔曼滤波器和一个常规自适应卡尔曼滤波器共同组成多模型自适应卡尔曼滤波器.与常规自适应卡尔曼
滤波器相比，多模型自适应卡尔曼滤波器可以在保持原有自适应滤波器性能的基础上极大地改善瞬态响应.
2022-09-13 16:10:23
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