复杂环境下的快速逆行检测跟踪算法 本文在光流方法研究的基础上,提出了结合速报和 精报的快速逆行检测算法,并通过对比实验,验证了结 合速报和精报的快速逆行检测算法在改善光流法的漏报和误报率,提高实时性,降低资源占用率等方面的有效性以及对类似地铁站这种人员密集的场所的实用性。

长途驾驶、疲劳驾驶是引发车祸的主要原因之一。其发生的直接原因，主要是因为车辆在驾驶员意识之外偏离了本车道，从而引发与旁边车道或者对面来车的碰撞。因此，需要先进的设备，可以自动探测识别车道，动态跟踪车道线，并预算出未来数秒内车辆的运行状态，在判断出车辆在一定时间之后就要偏离出本车道时，如果没有检测到本车转向灯信号（说明不是驾驶员有意识地要并道或转向），则发出预警信号，提醒驾驶员。具有关部门交通事故分析报告，驾驶员如果能提前数秒甚至几分之一秒采取措施，绝大部分的车祸都是可以避免或者降低伤害程度的。 本文就介绍了这种基于opencv的实时车道和车辆跟踪系统，本系统首先运营高斯平滑去除图片噪声，利用canny边缘检测和hough变换算法实现对车道的检测，利用哈尔特征检查车辆特征，最后用水平边缘对称对车辆进行假设验证，最终达到对车道检测和对车辆进行跟踪的目的。

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

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源码——行为识别：基于骨架和目标跟踪的行人跌倒检测

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在python中，使用比较简短的语句实现人脸跟踪，并使用方框将人脸画出来

TRACK模块使用案例分析 算例数据 流动站QXJA观测时间：2012年7月21日0~12日 基准站：选用IGS站LHAZ 精密星历：igr16976.sp3 执行命令：track -f track.cmd -d 203_12 -w 16976 >! TRAK_203_12.out * *