高斯混合背景建模实现对运动目标跟踪，里面有详细代码。

实现了对于视频的运动目标跟踪与识别，主要是用帧差法

检测运动目标，MATLAB运动目标检测，以运动汽车为例，检测汽车数量，车流量，车道，速度等，

先引入多目标跟踪DeepSort的论文地址及代码链接（Python版）： 论文地址：https://arxiv.org/pdf/1703.07402.pdf 代码链接：https://github.com/nwojke/deep_sort SORT是一种实用的多目标跟踪算法，然而由于现实中目标运动多变且遮挡频繁，该算法的身份转换（Identity switches)次数较高。DEEPSORT整合外观信息使得身份转换的数量减少了45%。DEEPSORT属于传统的单假设跟踪算法，采用递归卡尔曼滤波和逐帧数据关联。所提方案为： （1）使用马氏距离和深度特征余弦距离两种度量 （2） 采用级联匹配，有限

检测运动目标，MATLAB运动目标检测，以运动汽车为例，检测汽车数量，车流量，车道，速度等，

利用meanshift均值漂移算法进行的目标跟踪代码，对学目标跟踪的同学有所帮助

代码比较简单易懂，可以在vs2010+opevn上直接运行，有详细的使用说明，如有错误，请留言指正。

该课题为基于matlab的运动汽车跟踪系统。读录视频，进行视频分帧，提取背景，框定运动目标。计算运动目标的数量，速度车道，车流密度等等信息带有人机交互界面框架，适合具备一定编程基础的人员学习。

完整代码，可直接运行

kcf跟踪代码opencv已经集成，但却只使用了Haar特征，效果较差。该源码集成了hog特征和Lab特征，效果、效率不错