基于DSP的图象处理资料---基于DSP的快速目标识别与跟踪技术研究 支持向量机

基于双目视觉的乒乓球识别与跟踪问题研究 基于双目视觉的乒乓球识别与跟踪问题研究

基于目前汽车制造企业物流跟踪系统的需求分析，提出了基于RFID的物流跟踪管理系统，并设计了物流跟踪系统的总体架构及主要功能模块；最后针对系统的具体实施给出了几点建议。该系统有助于提高汽车制造企业的物流信息化水平和生产效率，大幅降低物流成本。

4.3 基于图像识别车道线的车道保持仿真 在得到前文图像识别的车道线之后，本节根据所设计的模型预测控制算法对 其进行车道轨迹跟踪，下图 4.4 为 Carsim 与 Simulink 联合仿真模型图。 y_do t x_do t CarSi m S-Funct ion Vehicle Code: i_i Sco pe y T o W or kspa ce Sco pe1 z 1 Un it De lay M PCCo ntr olle r S-F un ctio n 0 Co nst an t 18 0*u/pi Fcn Sco pe2 u T o W or kspa ce1 Sco pe3 XY G ra ph Sco pe5 Sco pe4 Sco pe6 In2 x_dot phi_dot phi v Sub sys tem yaw ra te u v X Y Ear th-fixe d Sco pe7 XY G ra ph1 Y To W or kspa ce2 X To W or kspa ce3 Y1 To W or kspa ce4 X1 T o W or kspa ce5 Y X phi_dot phi Carsim 模型 MPC控制器 图 4.4 基于图像识别路径的轨迹跟踪模型 Figure 4.4 Trajectory tracking model based on detected lanes 本模型以上文运用计算机图像识别得到的路径曲线方程作为预测模型控制器 的参考轨迹输入，非线性模型预测算法作为控制器。在预测时域内对参考轨迹进 万方数据

目标识别与跟踪技术进行了分析，在此基础上结合智能小车目标跟踪系统的开发

该资源主要是对目标检测识别与跟踪项目源码的补充，包括了未集成到软件平台中的5种算法以及两个视频文件（利用60多万的光电吊舱采集的红外和可见光），分成两个文件主要是因为（CSDN平台抽4层的利润，我太亏了；以及文件比较大没法和前一个文件一起上传，平台上传上限为1000M）！

文件主要是我们做“红外和可见光图像的目标识别与跟踪的项目”的源代码，用的是Visual Studio 2019平台，在平台上安装了OpenCV插件，可以用作硕士研究生的毕业课题，也可对公司的目标识别检测、跟踪等软件算法有所借鉴，或者作为博士毕业课题的一部分

移动目标识别与跟踪，在视频监控、人机交互、智能交通、军事应用等领域具有重大应用价值。本文针对当前目标识别与跟踪领域普遍存在的处理速度较慢、实时性不足等问题，提出了一种基于Apriltags识别的改进算法，对移动目标进行局部搜索，并结合Kalman滤波器实时估计目标下一时刻在图像中的位置，大幅提升了算法处理速度和跟踪性能。本算法在大疆M100四旋翼无人机平台上，搭载Manifold机载计算机完成了实验测试。实验证明，算法鲁棒性强、稳定性好，成功实现了无人机对快速移动目标的识别与稳定跟踪。

本文通过50行Python代码实现视频中物体颜色识别和跟踪效果，通过实例截图和实例代码给大家讲解的非常详细，需要的朋友可以参考下

车道检测 OpenCV C ++程序，用于识别和跟踪车道及其相交处。 可用于自动驾驶功能，例如变道，盲点检测，山顶检测，转弯检测和标志识别。 适用于输入视频，图像或实时视频源。 最初目标： 检测车道及其在地平线上的相交点，以便跟踪该点的运动，以确定车辆是否在转弯或正在改变坡度。 示范： 输入视频：派克峰赛道（上，下路） 特征 语言：C ++（OpenCV） IDE：Xcode 信号处理： 坎尼边缘检测仪 霍夫线探测器 坡度和转弯跟踪（不完整） 可定制的投资回报率 要求 OpenCV g++ 视频或图像文件或视频供稿 （可选）xcode以利用随附的项目文件 如何使用 我只在osx上使用它，所以您可能会自己一个人！ brew install opencv 在LaneDetect.cpp设置输入文件的LaneDetect.cpp 在LaneDetect.cpp配置选项 ho