基于传统粒子滤波的机动目标跟踪方法针对非线性、非高斯系统有较好的估计性能,但是存在粒子退化现象。利用残差重采样算法,可以有效克服粒子滤波的退化问题。本文针对残差重采样算法作进一步研究,提出了一种改进的残差重采样粒子滤波算法。该方法在残差重采样基础上进行改进,可以避免残差重采样中关于残留粒子的重采样问题,在保证精度的前提下提高运行效率,减少运算复杂程度。仿真实验结果表明该算法与残差重采样粒子滤波相比提高了目标跟踪的实时性,并且随着粒子数的增加,这种优势表现得更加明显。
2021-11-22 13:43:26
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目标跟踪
多目标跟踪评价指标
hart-master算法介绍和个人理解
基于tensorflow的跟踪实现
下一步学习计划
2021-11-21 20:58:43
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室内环境下多运动目标跟踪的核心问题是目标的快速识别和准确匹配,目标的快速识别关键在于目标对象的特征提取,寻找不变的特征值。针对以上两个问题,采用基于颜色直方图的特征提取方法并用欧氏距离匹配法实现特征值的相似度匹配。提出的区域相应和特征匹配相结合的多运动目标跟踪算法解决了因为快速运动和长时间遮挡而引起的目标跟踪丢失问题。
2021-11-21 14:58:26
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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
2021-11-21 12:03:21
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运算速度尚可，win10的64位系统，vs2015+opencv3.4，直接可运行，只需要改变视频读入的路径即可
2021-11-20 22:42:43
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目标跟踪理论在国防、商用等领域都具有重要价值，并且是实现智能交通系统的基础。针对智能交通系统中需要对特定的运动目标进行跟踪和监测的要求，利用卡尔曼滤波算法对目标进行跟踪并对其下一时间的运动位置、运动方向、速度等信息进行预先估算以达到及时监测的目的。通过分别对机动目标和非机动目标的仿真试验，得出了卡尔曼滤波算法可以对运动的目标实现实时跟踪，且非机动目标的跟踪效果要优于机动目标的结论。
2021-11-17 19:32:40
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在VS2015上，使用opencv3中的SVM和HOG特征，结合KCF算法实现目标跟踪，主要跟踪行人
2021-11-16 21:36:40
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