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

毫米波雷达，目标跟踪，目标识别，目标聚类，CFAR

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分享课程——YOLOv8自定义对象检测、实例分割、目标跟踪从训练到部署，2023新课，提供源码+课件+数据。 详解YOLOv8模型结构从backbone、neck、header、loss层面详解YOLOv8相比YOLOX、YOLOv5、YOLOv6的全面改进与创新。完成YOLOv8自定义数据的对象检测，实例分割、自定义对象跟踪，YOLOv8在主流推理平台上部署包括 OpenVINO、ONNXRUNTIME、TensorRT推理代码详解与演示。打通从模型结构理论到工程实践训练部署整个流程。彻底玩转YOLOv8。

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基于高斯混合PHD滤波的多机动扩展目标跟踪

This is a beta release for a suite of MATLAB based RFS filtering/tracking codes.The "_common" subdirectory of shared functions should be added to your MATLAB path.Run the "demo" script to see a preconfigured example.

基于Matlab语言的的车辆运动目标跟踪检测（每辆车速度，车流量，GUI界面）（项目实例）

基于粒子滤波器的视频目标跟踪（哈工大博士论文）多区域联合粒子滤波器算法 +概率预测与分类结合的目标跟踪定位方法+粒子滤波器中自适应多特征融合的目标外观特征表示方法+短道速滑滑行数据测量系统

目标跟踪是计算机视觉和图像处理的一个重点课题,在视频监控、机器人视觉导航以及智能交通控制中具 有广泛的应用前景。通过粒子滤波技术,研究了如何整合颜色特征、前景信息和积分图运算等技术实现视频目标跟 踪的粒子滤波算法。在对目标进行分割中采用了混合高斯背景建模方法;同时结合积分直方图的计算方法对颜色特 征进行分段统计及相互遮挡的判断,实现基于粒子滤波的目标跟踪算法的优化,解决跟踪中诸如遮挡、光照变化、背 景干扰、尺寸变化等难以解决的问题。实验结果表明提出的方法达到了预期目标。