锻炼追踪器 NoSQL家庭作业 对于此任务，您将创建一个锻炼追踪器。 在Develop文件夹中已经为您提供了前端代码。 此分配将要求您使用Mongoose模式创建Mongo数据库，并使用Express处理路由。 用户的故事 作为用户，我希望能够查看创建并跟踪日常锻炼。 我希望能够在给定的一天中记录一次锻炼中的多个锻炼。 我还应该能够追踪姓名，类型，体重，套装，次数和运动时间。 如果该运动是有氧运动，则我应该能够追踪我的行进距离。 商业环境 消费者在跟踪锻炼进度时将更快地达到健身目标。 验收标准 当用户加载页面时，应该为他们提供创建新锻炼或继续进行上一个锻炼的选项。 用户应该能够： 将锻炼添加到最新的锻炼计划中。 将新的锻炼添加到新的锻炼计划中。 在stats页面上查看过去七次锻炼的多项锻炼的总权重。 在stats页面上查看过去七次锻炼的每次锻炼的总持续时间。 重要提示：考虑使用

matlab不运行一段代码棋子运动跟踪器 在深度学习的帮助下跟踪棋子的运动。 演示： 欢迎使用棋子移动追踪器！ 该项目的主要目标是检测棋子的运动。 为了实现这一点，我使用深度学习模型扫描了64个空间中的每一个，以找出该空间中是否有棋子，然后将结果显示在图形界面上。 深度学习模型识别空间是否为空。 流程图 第一步是拍照棋盘。 之后，仅切出棋盘。 为此，我得到了棋盘的四个角，并在该角的基础上裁剪了棋盘并执行了透视变换，以便校正图像中的任何倾斜。 *转换后，将其分成尺寸为75x75的64张图像，并保存到名为“ img”的文件夹中。 然后从python代码中调用MATLAB函数，该函数读取“ img”文件夹中的图像并将其馈送到模型中，然后将预测结果返回到包含预测结果的python变量中。 基于该结果，将运行小型GUI，显示所有检测到的碎片。 GUI是使用pygame实现的。 深度学习模型架构 该模型是在MATLAB中实现和训练的。

文献资料 Triggernometry有一个Wiki，其中包含有用的信息和文档： 要获取一些常见问题的答案，并获得有关如何使用触发法的更多信息，可以在触发法常见问题解答和示例部分中找到更多信息： 不和谐 Triggernometry还具有一个公开可用的Discord服务器，用于发布与插件有关的公告，建议和问题。 随时加入：

NTFS取代了文件分配表（FAT）文件系统，为Microsoft的Windows系列操作系统提供文件系统。NTFS对FAT和HPFS（高性能文件系统）作了若干改进，例如，支持元数据，并且使用了高级数据结构，以便于改善性能、可靠性和磁盘空间利用率，并提供了若干附加扩展功能，如访问控制列表（ACL）和文件系统日志。NTFS 是一个日志文件系统，使用 NTFS 日志（$Logfile）记录卷更改元数据。

FairMOT 单次多对象跟踪的简单基准： ，张以夫，王春雨，王兴刚，曾文俊，刘文宇arXiv技术报告（ ） 抽象的 近年来，作为多目标跟踪的核心组件的目标检测和重新识别取得了显着进展。但是，很少有人关注在单个网络中完成两项任务以提高推理速度。沿此路径进行的初始尝试最终导致结果降低，这主要是因为未正确学习重新标识分支。在这项工作中，我们研究了故障背后的根本原因，并因此提出了解决问题的简单基准。在30 FPS时，它的性能明显优于MOT挑战数据集上的最新技术。我们希望这个基准可以启发并帮助评估该领域的新想法。 消息 （2020.09.10）FairMOT的新版本发布了！ （在MOT17上为73.7 MOTA） 主要更新 我们使用自我监督的学习方法在CrowdHuman数据集上对FairMOT进行了预训练。 要检测图像外部的边界框，我们使用左，上，右和下（4通道）来替换WH头（2通道）。

triad_openvr-master，用于htc tracker的二次开发....

qt-piwik-tracker：Piwik Matomo的C ++ Qt跟踪器库

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matlab官方定位代码UWB多范围跟踪 ROS软件包，用于使用超宽带（UWB）无线电进行跟踪。 目标需要一个UWB标签，并由具有多个UWB无线电的跟踪器（即机器人）进行定位。 该程序包由三个节点组成： uwb_serial ：从串行端口读取二进制消息。 有关嵌入式板的相应UWB驱动程序，请参见。 uwb_multi_range ：处理来自uwb_serial的多范围时间戳，并发布已校准和未校准的范围。 uwb_tracker ：处理来自uwb_multi_range的校准范围，并使用扩展卡尔曼滤波器跟踪目标位置。 它发布了滤波器的状态和协方差，还发布了相应的变换。 依存关系 Boost（系统和线程模块） 麻木 科学的 红润的 安装 在ROS catkin工作区中签出存储库，然后像往常一样构建工作区。 用法 您可以使用以下命令启动所有三个节点 roslaunch uwb uwb.launch 可以将许多参数（例如串行端口，波特率，转换帧和参数文件）指定为参数。 有关详细信息，请参见启动文件。 可以通过rosparam定义更多低级参数（默认参数在大多数情况下应该很好）。 查看节点的代码以

matlab的slam代码davis_tracker 关于这个项目 该程序使用来自“事件相机”（例如 DAVIS [1]）的事件来跟踪功能。 首先从原始图像中提取特征。 该项目实施了本文 [2]，并进行了一些修改。 结果 数据集 使用提供的数据集对代码进行了测试以下结果是通过 [3] 中的shape_6dof数据集获得的。 追踪 在此动画中，以平均约 3 个像素的精度跟踪在数据集第一帧中提取的 10 个特征。 目前，出现以下两个问题： 未正确跟踪三角形边缘的 1/10 特征。 另一个特征沿着中间右侧的六边形缓慢移动。 请注意，它们将使用进一步工作中提到的修改进行修复。 活动报名 [2] 这显示了 [2] 中描述的注册序列。 在此动画中，异常值已被移除且未绘制。 传说： -红星-模型点集-蓝色圆圈 - 数据点集-蓝十字-特征位置 地块 跟踪时获得的典型图如下所示。 执行时间处理时间 目前，绘图函数至少占总处理时间的 43%，其中包括优化和删除的子图 2（边缘图）和 3（贴片的近距离视图）。 下图是使用Matlab 配置文件查看器获得的，显示了程序的执行时间。 进一步的工作 添加 [4]