毕业设计深度学习基于步态识别检测的多目标跨镜头跟踪算法研究项目源码.zip毕业设计基于步态识别的多目标跨镜头跟踪算法研究 主算法：基于yoloV5-deepsort框架进行目标检测和跟踪+GaitSet算法 毕业设计深度学习基于步态识别检测的多目标跨镜头跟踪算法研究项目源码.zip毕业设计基于步态识别的多目标跨镜头跟踪算法研究 主算法：基于yoloV5-deepsort框架进行目标检测和跟踪+GaitSet算法毕业设计深度学习基于步态识别检测的多目标跨镜头跟踪算法研究项目源码.zip毕业设计基于步态识别的多目标跨镜头跟踪算法研究 主算法：基于yoloV5-deepsort框架进行目标检测和跟踪+GaitSet算法毕业设计深度学习基于步态识别检测的多目标跨镜头跟踪算法研究项目源码.zip毕业设计基于步态识别的多目标跨镜头跟踪算法研究 主算法：基于yoloV5-deepsort框架进行目标检测和跟踪+GaitSet算法毕业设计深度学习基于步态识别检测的多目标跨镜头跟踪算法研究项目源码.zip毕业设计基于步态识别的多目标跨镜头跟踪算法研究 主算法：基于yoloV5-deepsort框架进行

opengl实现的光线跟踪算法 适合初学者使用

提出一种基于自适应白化的音乐节拍实时跟踪算法。在对音乐信号进行触发点检测之前，构建音乐信号短时傅里叶变换的当前频域峰值表，对各频段的频谱幅值进行自适应加权，使各个频段保持相似的动态范围，改善音乐信号起伏变化较大时触发点检测准确性低的问题，进而提高节拍实时跟踪效果。在MIREX2006标准测试库上的节拍跟踪实验表明，自适应白化的引入可整体提高P-score，特别是对于起伏变化很大的音乐信号，节拍跟踪效果的提高非常明显。

线调频小波路径跟踪算法ChirpLab，可用于信号瞬时频率的估计拟合，里面包含英文说明，相关论文可查看Detecting Highly Oscillatory Signals by Chirplet Path Pursuit

非冗余机械臂跟踪设定路径时,奇异点上 Jacobian矩阵降秩,基于 Jacobian逆的运动规划方法将失效。针对此问题提出一种精确跟踪奇异路径的算法,把路径跟踪问题化为非线性特征值问题,用数值方法求解路径跟踪方程,得到以扩展空间解曲线弧长为参数的逆运动学解,而关节轨迹可规划为弧长参数的任意函数。算法采用自适应步长和一阶模型预测方法,具有较低计算复杂性和较快收敛速度。给出一个仿真算例,说明了算法的有效性。

光线追踪器 Ray Tracer je程序napisan v Python 3，kiomogočarisanje krogel，valjev，ravnin instožcevv prostoru narealističennačinz uporabo Blinn-Phong modela在lomnega zakona。 Dodan je tudi前proprostuporabniškivmesnik v Pygame-u，基莫戈戈省： branje iz datotek formata“ .json”， 在3-D vrtljivo shemo中预占的postavitve v prostoru kot pogled iz smeri kamere， 以shranjevanje v格式“ .json”表示的dodajanje novih objektov s poljubno barvo

yolov4-deepsort 使用YOLOv4，DeepSort和TensorFlow实现的对象跟踪。 YOLOv4是一种先进的算法，它使用深度卷积神经网络来执行对象检测。 我们可以将YOLOv4的输出输入这些对象检测到Deep SORT（带有Deep Association Metric的简单在线和实时跟踪）中，以创建一个高度精确的对象跟踪器。 关于对象的对象跟踪器的演示 汽车上的对象跟踪器演示 入门 首先，请通过Anaconda或Pip安装适当的依赖项。 我建议使用GPU的人使用Anaconda路由，因为它可以为您配置CUDA工具包版本。 conda（推荐） # Tensorflow CPU conda env create -f conda-cpu.yml conda activate yolov4-cpu # Tensorflow GPU conda env create -

在雷达目标跟踪中，系统量测信息通常在球坐标系下获得。为了采用经典卡尔曼滤波算法 实现有效目标跟踪，通常采用量测转换方法将非线性量测信息转换到直角坐标系中。针对传统量测 转换方法基于量测值计算转换误差统计特性而导致的估计结果有偏问题，提出了一种基于预测值的 量测转换方法，并将其与卡尔曼滤波算法相结合，获得了一种基于预测值量测转换的卡尔曼滤波跟 踪算法。仿真结果表明，与现有的基于量测转换的卡尔曼滤波算法相比， 该算法能在不提高运算量 的情况下有效改善目标跟踪效果，跟踪精度提升约 20%

实现实时目标跟踪的算法，利用压缩感知理论降低数据维数，提高计算机计算速度，采集样本实现精确跟踪效果。

图像处理之轮廓跟踪算法及圆提取，自己根据openCV相关资料实现的，可以移植到到单片机上运行。主要实现图片的轮廓提取，圆轮廓提取。本人相关文章有介绍