文档介绍了 运用FPGA技术和图像处理技术，在目标跟踪系统中的应用！

为了同时满足目标跟踪定位精度和能耗要求，采用离散粒子群优化算法，并将目标跟踪定位精度和能量消耗进行综合考虑设计了目标任务分配算法。仿真结果表明：在能耗上，基于能耗和定位精度考虑的目标任务分配算法比仅基于能耗考虑的目标任务分配算法增加了19.37%，但定位精度却提高了68.877%。算法在达到定位精度要求的同时最大限度地降低了对资源的使用，有效延长了无线传感器网络的工作寿命。

针对“当前”统计模型中预先设置机动频率和加速度极限值造成对目标跟踪精度不高的问题, 提出一种新的参数自适应算法? 该算法利用目标前后2个时刻的加速度均值代替“当前”统计模型中只利用前一时刻的加速度值作为当前时刻的加速度均值,推导出了机动频率自适应,再利用加速度方差与加速度变化量之间 存在的正比线性关系,推导出了加速度方差自适应,避免了由于参数设置不合理而造成的跟踪误差?理论分析和仿真结果表明,改进算法有效提高了目标跟踪精度,仿真结果验证了改进算法的有效性?

本文介绍了机动目标跟踪中的3D空间中的广义协同转弯模型，都是一些经典的文献，不好找

目标跟踪综述文献 ACM Computing Surveys, Vol. 38, No. 4, Article 13, Publication date: December 2006.

这是一个目标跟踪的源代码，基于C++的，经过本人测试，绝对可以运行成功

视觉跟踪领域国际顶级赛事 Visual-Object-Tracking Challenge (VOT) 是近几年目标跟踪邻域最权威的赛事，2017年最优秀的算法C-COT与ECO皆出自Martin Danelljan大神之手，他的算法将CNN与相关滤波相结合，达到了很好的跟踪效果。在此我分享他的文章及代码。

目标跟踪是计算机视觉的一个具有挑战性的方向,其基本思想是序列图像中根据目标在视频信息的空间和时间上相关性,从而确定感兴趣的目标在每一帧的位置和姿态以及目标的运动轨迹。目标跟踪的困难主要由于目标的形状及尺度的变化、目标不可预知性的运动以及目标所处的背景存在干扰观测的物体等引起。本课题使用一种基于压缩感知理论的高效的跟踪算法,确定跟踪的目标,在目标周围采集正样本,远离目标采集负样本,利用符合 RIP 原则的随机测量矩阵对提取的样本特征进行降维,并采用朴素贝叶斯分类器分类,同时更新分类器。在研究算法的基础上,利

目标跟踪算法代码 + 论文 和 笔记等 相关内容打包发送。

针对实际的运动目标跟踪问题中存在的各种物理约束，采用基于在线滚动优化原理的滚动时域估计方法，将跟踪滤波问题转换为带约束的有限时域优化问题，并通过引入到达代价函数，有效减少了优化问题求解所需的计算量。最后，对实际的目标跟踪问题进行了滚动时域估计仿真研究。Monte Carlo仿真结果表明，滚动时域估计能有效提高跟踪精度，并且能在采样周期之内完成求解，满足在线估计的需要。