该课题为基于Matlab的运动目标跟踪系统。可以实时框定运动目标。对运动目标的行为做识别。带有人机交互界面，需要在人机交互界面的基础上进行拓展

该论文来自Pattern Recognition 2018，该论文对目标跟踪进行简要概述，描述了基于不同方法的目标跟踪，并描述了未来的可能发展方向，适合快速入门目标跟踪。

LPC_MOT 这是论文“学习用于多对象跟踪的提案分类器”的代码 在2021年IEEE计算机视觉和模式识别会议（CVPR）上发表的论文。 纸张： 注意：这不是最终版本。 BibTex @inproceedings{dai2021LPC, title={Learning a Proposal Classifier for Multiple Object tracking}, author={Dai, Peng and Weng, Renliang and Choi, Wongun and Zhang, Changshui and He, Zhangping and Ding, Wei} booktitle=IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR), year=2021 } 用法

MATLAB exchange上的基于粒子滤波的目标跟踪代码，

使用Python-OpenCv实现质心跟踪，详见文章：https://blog.csdn.net/hhhhhhhhhhwwwwwwwwww/article/details/122547436?spm=1001.2014.3001.5501

camshift.m 这个主程序，首先是一些变量的初始化，读取视频，然后让用户选择目标，计算目标的hue直方图histogram，此后就开始对每一帧做跟踪处理。 跟踪算法中，先是读取图像，变换到hsv空间，根据histogram对每个像素赋值，得到权重图propmap，然后用meanshift方法对以此前的重心为中心的矩形框范围内的像素求新的重心位置，迭代到重心位置比较稳定，或者是迭代次数超过15次为止，这样这一帧的跟踪完成。

行为识别：基于骨架和目标跟踪的行人跌倒检测

对High-Speed Tracking with Kernelized Correlation Filters（KCF）作者的C++单尺度目标跟踪代码稍作修改，设置好初始化目标框参数、视频图像路径以及配置好opencv2411后，经调试可以VS2012上运行

MATLAB运动慕目标汽车跟踪，检测运动汽车，统计汽车的数量，车速等，带GUI

在这项研究中，针对相控阵雷达（PAR）网络中的多目标跟踪（MTT），提出了一种最佳的资源分配（ORA）策略。 PAR网络的主要目标是在必须满足所需MTT精度的情况下，将系统的资源消耗降至最低。 在此基础上，我们开发了一种新颖的资源分配模型，并证明了该模型是凸的和可分离的。 通过使用CVX工具箱并行解决子问题，可以轻松获得最佳解决方案。 仿真结果表明，与统一分配资源方案相比，ORA策略需要较少的资源来实现预定的MTT性能。