针对一个扫描周期内单个目标可能产生多个量测的问题, 提出一种基于标签随机有限集的扩展算法. 结合脉冲扩展标签多伯努利(-GLMB) 滤波器和多量测模型, 推导出新的更新方程; 采用假设分解策略对关联过程进行降维, 避免了量测分组过程. 实验分析表明: 所提出算法能对目标数进行无偏估计, 在低探测概率条件下跟踪性能明显优于多量测概率假设密度(MD-PHD) 算法; 计算开销在量测较少时高于MD-PHD, 量测个数增加时增幅低于MD-PHD.

提出了一种特征权值与尺度自适应的核相关跟踪算法。提取目标搜索区域的方向梯度直方图（HOG）特征和颜色名（CN）特征进行自适应权值融合，通过融合特征的相关滤波响应图的峰值找到目标位置；利用权值较大特征的相关滤波响应图的峰值和峰值旁瓣比的乘积作为尺度评估依据，对目标尺度进行粗略估计和精确估计，从而得到目标的最佳尺度。通过在目标跟踪标准（OTB-2013）数据集上的仿真实验，结果表明相比核相关滤波跟踪算法以及其他5种跟踪算法，所提算法在跟踪精度和成功率方面都有明显提高，跟踪精度为0.799，成功率为0.723，能较好地适应目标尺度的变化。

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如何为目标识别追踪项目mikel-brostrom/yolov8_tracking增加计数功能？ https://blog.csdn.net/Albert233333/article/details/129138164 代码的网址项目名：Real-time multi-object tracking and segmentation using Yolov8（1）它的识别和分割是YOLO8完成的。它的多目标追踪是由后面四种算法实现的（botsort,bytetrack,ocsort,strongsort）（2）它这个是实时的Real-time，识别、跟踪、分割的速度很快。 YOLOV8代码详细讲解的文章：https://blog.csdn.net/Albert233333/article/details/130044349

本资源纯属免费，不收任何钱和任何积分，纯粹为爱发电，本资源已经为大家整合好了的，看我的博客部署好直接用：https://blog.csdn.net/Little_Carter/article/details/133610076?spm=1001.2014.3001.5501 资源原本项目源码地址：https://github.com/MuhammadMoinFaisal/YOLOv8-DeepSORT-Object-Tracking 本资源提供了基于YOLOv8-deepsort算法的智能车辆目标检测、车辆跟踪和车辆计数的实现方案。首先，利用YOLOv8算法对视频中的车辆目标进行检测，并对检测到的目标进行标记。然后，通过deepsort算法对标记的车辆目标进行跟踪，实现车辆目标的持续跟踪。最后，根据跟踪结果对车辆数量进行统计，实现车辆计数功能。本资源提供了完整的代码实现和详细的使用说明，帮助读者快速掌握基于YOLOv8-deepsort的智能车辆目标检测、车辆跟踪和车辆计数技术。

使用IMM算法并结合无迹卡尔曼滤波实现机动目标的跟踪，所采用主要模型集为匀速CV模型和匀速转弯CT模型，实现机动目标的跟踪，可以看到跟踪的精度相比于单模型更高，均方根误差更小，跟踪精度更高，适应更多情况，可以参考部分仿真结果图。

UAVDT是一个具有大规模的挑战性的无人机检测和跟踪基准（即10小时原始视频中约8万帧的代表性帧），用于3项重要的基本任务，即目标检测（DET）、单目标跟踪（SOT）和多目标跟踪（MOT）。 数据集由无人机在各种复杂场景中捕获。本基准中关注的对象是车辆。使用边界框和一些有用的属性（例如，车辆类别和遮挡）对帧进行手动注释。 UAVDT基准由100个视频序列组成，这些视频序列是从城市地区多个地点的UAV平台拍摄的超过10小时的视频中选择的，代表各种常见场景，包括广场、主干道、收费站、高速公路、交叉口和T形交叉口。视频以每秒30帧（fps）的速度录制，JPEG图像分辨率为1080×540像素。 该数据集包含的是原始图片，不包括注释 参考： D. Du, Y. Qi, H.g Yu, Y. Yang, K. Duan, G. Li, W.g Zhang, Q. Huang, Q. Tian, " The Unmanned Aerial Vehicle Benchmark:

Cab_auv_ws 作为罕见的开源rov项目，ardusub功能强大。 它在bluerov上完美运行。 但是我并不熟悉开发嵌入式应用程序。 因此，我发现很难在pixhawk上实现我的目标，例如任意调整推进器布局，使用不同类型的推进器等。 另一方面，我认为bluerov framewok pixhawk（ardusub）--- respberry 3B（无法升级）-QGroundControl是非常冗余的。 该框架对像我这样的一些开发人员都不友好。 它对某些AI应用程序开发也不友好。 ROS在机器人领域被广泛使用。 它易于开发，并且在AI领域具有许多成功的应用程序。 我希望将来能基于ros DIY我自己的ROV / AUV。 因此，我为rov跟踪对象开发了一个简单的演示，以验证可行性。 我在bluerov上测试了演示，将pixhawk替换为stm32以处理pwm波以控制推进器。 主要

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