行人跟踪使用LiDAR传感器
客观的
利用来自LIDAR测量的传感器数据进行卡尔曼滤波器的行人跟踪。
状态预测
x'= Fx +ν方程为我们进行了这些预测计算。
过程噪声是指预测步骤中的不确定性。 我们假设物体以恒定的速度行进，但实际上，物体可能会加速或减速。 ν〜N（0，Q）符号将过程噪声定义为均值为零且协方差为Q的高斯分布。
当我们在一秒钟后预测位置时，不确定性就会增加。 P'= FPFT + Q表示不确定性的增加。
因为我们的状态向量仅跟踪位置和速度，所以我们将加速度建模为随机噪声。 Q矩阵包含时间Δt，以说明随着时间的流逝，我们对位置和速度的不确定性越来越大。 因此，随着Δt的增加，我们向状态协方差矩阵P添加更多不确定性。
结合先前推导的2D位置和2D速度方程式，我们得到：
由于加速度是未知的，因此我们可以将其添加到噪声分量中，并且该随机噪声将被解析地表示为上面得出的方程
2021-11-13 20:44:07
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多对象跟踪| Google-Colab
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CenterTrack-跟踪对象为点[ax2004] [pytorch]
DEFT：用于跟踪的检测嵌入[ax2102] [pdf] [notes] [pytorch]
身份嵌入
MOTS多对象跟踪和细分[cvpr19] [pdf] [注释] [代码] [项目/数据]
迈向实时多对象跟踪[ax1909] [arxiv] [pdf] [notes] [code]
迈向实时多目标跟踪-车辆跟踪[修改版]
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集成的对象检测和跟踪以及具有Tracklet条件的检测[ax1811] [pdf] [notes]
协会
用于多对象跟踪的深度相似性网络[ax1810 / tpami19
2021-10-15 13:25:03
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yolov3+deepsort 车辆跟踪 行人跟踪 目标跟踪有gui界面 YOLO V3 deepsort 视频跟踪 python源码 样例：https://www.bilibili.com/video/BV1Hy4y1z7P2?from=search&seid=10671823394219985437
2021-04-22 19:01:56
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1 安装 anaconda+python3.8（已下载好，在环境压缩包里）
https://www.anaconda.com/products/individual/get-started-commercial-edition-1
2021-03-18 19:57:08
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行人跟踪视频目标跟踪,Matlab m文件，亲自测试，可以运行。另附 一篇英文文献《Object Tracking and Velocity Determinationusing TMS320C6416T DSK》。
2020-01-19 03:14:39
1.14MB
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