tld算法matlab代码 multi-aim-track 多目标跟踪相关内容 相关设备 相关算法     评估标准

产生高斯混合倾斜噪声，用于目标跟踪领域，matlab代码需要解压后使用

这是一个kalamn滤波器的简单历程，对于初学者会有很大的帮助

opencv目标跟踪核心代码,对做视频目标跟踪有很大的帮助

具有深度强化学习的粗到精细无人机目标跟踪

本文旨在开发一种通用框架，以在单元格之间发生碰撞和分裂时准确跟踪和定量表征多个单元格（对象）。 通过引入单元格之间的三种类型的交互事件，即独立性，碰撞和分裂，定义了相应的动态模型，并针对空间变​​化的大小相邻的单元格，首先提出了一种增强的交互多模型粒子滤波跟踪算法。 另外，为了减少帧之间的对应性的歧义性，估计的小区动态参数和小区大小都被进一步用于识别关注小区。 实验是在两个真实的细胞图像序列上进行的，这些图像序列具有细胞碰撞，分裂或数量变化的特征，并获得并分析了所产生的动态参数，例如瞬时速度，转弯速率。

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Deep Learning for Visual Tracking A Comprehensive Survey.pdf

针对容积卡尔曼滤波在系统状态突变时滤波精度下降的问题，结合广义高阶容积卡尔曼滤波和强跟踪滤波算法，提出了一种自适应广义高阶容积卡尔曼滤波（AGHCKF）方法。采用广义高阶容积准则和矩阵对角化变换，以提高算法的滤波精度和稳定性。引入强跟踪滤波，利用渐消因子在线修正预测误差协方差阵，强迫残差序列正交，以增强算法应对系统状态突变等不确定因素的能力。将提出的AGHCKF算法应用于带有未知状态突变的机动目标跟踪问题并进行数值仿真，结果表明，AGHCKF在系统状态突变时能保证较高的滤波精度，具有较强的鲁棒性和系统自适应能力。

相控 阵雷达波束调 度的准确性对 雷达观测 空间 目标具有至 关重要 的作 用。为 了精确的将 波束发送到正确的 空间位置 ，在 定义 了和波束调度 系统相 关的 4种 坐标 系的基础上 ，提 出了一种雷达波束调度 系统采用的波束指 向信息三维 坐标转换 方法并给 出转换公式，工程 实践表明 ，采 用此方 法的 雷达 系统能够精确的跟踪空间 目标 。