matlab代码影响跟踪器已集成到投票工具包中 介绍 该存储库包含我已集成的多个跟踪器，您可以在每个跟踪器的文件夹中查看自述文件以了解更多详细信息。 目前成功整合了追踪器（其中一些目前尚未上传）： MATLAB跟踪器：DAT，ECO，GFS-DCF，KCF，LADCF，MCCT，SRDCF，Staple，UPDT，ASRCF，BACF，CCOT，CFNet，MDNet，SiamFC，SiamFC-triplet。 Python追踪器：ATOM，DiMP。 具体来说，将使用以下版本的VOT工具包对代码进行测试： ps此处提供的代码主要用于通过VOT工具包进行评估，为了进一步开发，请访问自述文件中的链接（如果有）以获取每个跟踪器的更多信息。 系统要求 包含的所有跟踪器均已在MATLAB18b的Ubuntu18.04上进行了测试。 此存储库中的评估只需要一个CPU，这不是问题，因为VOT工具包提供了可以忽略不同硬件影响的评估策略。 意见建议 建议先尝试使用VOT工具包运行NCC。 为此，您可以按照。 您可能还需要并寻求更多帮助。 在集成新的跟踪器之前，最好检查一下作者是否提供了基准包装器。

pbrt，版本4（早期发布） 这是pbrt-v4的早期版本，该渲染系统将在（最终）即将出版的第四版《基于物理的渲染：从理论到实现》中进行介绍。 （我们希望能在2021年的几个月前发布该书的在线版本，并在2021年夏季发布印刷书籍。） 我们正在为艰苦的冒险者提供此代码。 它尚未被广泛记录，但是，如果您熟悉pbrt的早期版本，则应该可以解决它。 我们希望该系统以当前的形式对某些人有用，并且现在可以发现当前实现中的所有错误，从而使我们能够在本书最终出版之前对其进行更正。 中了pbrt-v4的许多场景。 产品特点 pbrt-v4代表对pbrt-v3先前版本的实质性更新。 主要变化包括： 光谱渲染 渲染计算始终使用点采样光谱进行； RGB颜色的使用仅限于场景描述（例如，图像纹理贴图）和最终图像输出。 现代化的体积散射 一种全新的VolPathIntegrator基于的零散射路径积分公式 已

本设计分享的是国外开源基于MC20模块物联网GPS跟踪器原理图/PCB/demo程序。该物联网GPS跟踪器兼容Arduino的开发板，支持BT3.0，可帮助您跟踪地球上任何移动的物体。通过将GSM和GPRS以及GPS和BeiDou集成在一个板中，为物联网IoT项目提供了一体化解决方案。该物联网跟踪器主要应用于户外移动跟踪和高频客户互动和中等数据量的情况，例如共享自行车，物流位置，宠物跟踪。基于MC20模块物联网GPS跟踪器实物截图: 基于MC20模块物联网GPS跟踪器特点: 多GNSS引擎，结合GPS和北斗位置，精度更高的位置 EPO:trade_mark:技术，提供预测的扩展预测轨道，以加速TTFF，而不需要额外的服务器 基于EPO:trade_mark:数据，QuecFastFix:trade_mark:在线功能进一步降低了冷启动时的TTFF，使冷启动TTFF与热启动相当 GLP（GNSS低功耗）模式，正常模式功耗为40％，精度略低 周期模式，也可以通过控制睡眠时间来降低功耗 始终定位:trade_mark:技术，一种省电的智能算法 Easy:trade_mark:（嵌入式辅助系统）技术，用于即时定位固定的自生轨道预测，减少首次修复时间（TTFF） LOCUS:trade_mark:技术，天生的导航数据记录器解决方案，无需主机和外部闪存 AT命令:GSM 07.07，07.05和增强型AT命令 蓝牙3.0与SPP和HFP-AG 6个连接器接口 Nano SIM卡和TF卡2合1插座 Arduino IDE兼容 功率小，体积小 MC20模块特点: 超紧凑尺寸:18.7×16.0×2.1mm 多导航星座:GPS /北斗/ QZSS GNSS接收机通道:99采集/ 33个跟踪通道 强大的AGPS功能:自主AGPS EASY:trade_mark:/离线AGPS EPO:trade_mark:/在线AGPS QuecFastFix 内置LNA，更好的GNSS灵敏度（-167dBm @ Tracking）:能够使用无源GNSS天线，无需任何额外的LNA 增强型GNSS功能:SDK命令/ AIC / LOCUS / GLP GSM四频段:850/900/1800 / 1900MHz 多种互联网协议:TCP / UDP / PPP / HTTP / FTP / SSL 支持语音，短信，QuecFOTATM，DSSS，OpenCPU 支持蓝牙V3.0:SPP＆HFP-AG配置文件

电磁位置跟踪器驱动，原厂光盘内容。内含API接品等，全部文件

ENPM673：自主机器人项目的感知1 运行项目1程序的说明 档案名称：AR_Tag_Tracker.py 使用了两个数据目录：ReferenceImages和VideoDataset。 需要Python 3。 ReferenceImages包含： Lena.png ref_marker.png ref_marker_grid.png VideoDataset包含： 标记0.mp4 标记1.mp4 标记2.mp4 multipleTags.mp4 运行说明： 确保包含Lena图像（ReferenceImages）和视频（VideoDataset）的目录与python程序位于同一文件夹中。 当您运行视频时，程序将询问您要播放哪个视频。 为Tag0输入1，为Tag1输入2，为Tag2输入3，或为多个标签输入4。 视频播放完毕后，该程序将销毁所有窗口。 我们导入了以

本文和大家分享基于Arduino的开源头追的制作。首先，先介绍下Arduino，Arduino简单来说就是一块单片机，他是一个开放了源代码的硬件平台，并且提供了开发平台，重要的是，这一切都是for free的，并且Arduino的编程环境比较简单，初学者很容易能上手，而且有大量的开源程序供你参考。 说回到这个开源头追来，原理是:通过GY-85九轴IMU传感器（三轴陀螺仪、三轴加速度计和三轴地磁计）来实时输出当前位置与起始位置之间在三维空间中的变化，再通过Arduino Nano控制器，转化成X、Y、Z三个通道的PPM信号，输入到遥控器中，通过遥控器的“教练”功能，映射三个通道来控制云台的方向（Pan），俯仰（Tilt）和倾斜（Roll）从而实现摄像头角度的变化。由于飞行员通常不会在驾驶室做歪脖子的动作，所以我后续只用到了方向和仰俯轴，简化云台为二维云台。 在此介绍ADI的3轴加速度计ADXL345（ADXL345典型应用）。ADXL345（ADXL345典型应用）是一款小而薄的低功耗3轴加速度计，分辨率高（13位），测量范围达±16g。数字输出数据为16位二进制补码格式，可通过SPI（3线或4线）或I2C数字接口访问。 ADXL345（ADXL345典型应用）非常适合移动设备应用。它可以在倾斜检测应用中测量静态重力加速度，还可以测量运动或冲击导致的动态加速度。其高分辨率(4 mg/LSB)，能够测量不到1.0°的倾斜角度变化。 原理介绍完毕，项目需要的硬件如下: 1、Arduino nano控制板一块； 2、miniUSB线一根；（用来连接控制板刷程序） 3、GY-85九轴传感器一块； 4、杜邦线若干 头追演示视频: 头追硬件制作过程见附件 相关技术方案: 加速度传感器ADXL345典型应用 本参考设计基于ADI公司的ADXL345，实现了加速度传感器的一系列典型应用，包括:计步器，闪信，硬盘跌落保护，人体跌倒保护，倾角测量，旋转检测，晃动检测，单击、双击检测以及其他智能检测功能和游戏控制功能，等等。 ADI民用无人机解决方案 ADI拥有一支致力于支持新兴无人系统市场的团队和业务部门。ADI的产品组合覆盖空中、地面和海上无人系统，从小型消费类产品到大型长航时系统。 ADI产品组合专注于五个主要领域以支持无人系统业务:大气数据、姿态和航向，参考系统收发器，有效载荷，安全和监控，机身。除了以上产品之外， ADI公司丰富的产品组合支持包括控制站、数据采集等众多产品。

Yolov5 +使用PyTorch进行深度排序 介绍 该存储库包含PyTorch YOLOv5的简化版（ ）。它过滤掉不是人的所有检测。然后，将对人员的检测传递给跟踪人员的深度排序算法（ ）。它仅跟踪人员这一事实背后的原因是，深度关联度量仅在人员数据集上进行训练。 描述 该实现基于两篇文章： 使用深度关联指标进行简单的在线和实时跟踪 YOLOv4：物体检测的最佳速度和准确性 要求 安装了所有requirements.txt依赖关系的Python 3.8或更高版本，包括torch> = 1.7。要安装运行： pip install -U -r requirements.txt 所有依赖项都包含在关联的docker映像中。 Docker要求是： nvidia-docker Nvidia驱动程序版本> = 440.44 在运行跟踪器之前 递归克隆存储库： git clone --r

sqlserver数据跟踪器,可跟踪到SQLSERVER数据库select,update,insert等语句

kcf matlab代码多尺度_KCF 多尺度 KCF 跟踪器（matlab 代码）

本文的主要目的是设计和开发使用微控制器的太阳能模块的最大功率点跟踪器（MPPT）。 维护没有MPPT的太阳能电池板或电池板阵列通常会导致功率损耗，这反过来又需要为相同的功率需求安装更多的电池板。 这也将导致电池过早失效或容量损失。 这就是为什么所有太阳能系统的控制器都应采用某种方法进行最大功率点跟踪（MPPT）的原因。 在过去的几十年中，已经发布了许多MPPT技术。 在本文中，表明使用微控制器设计了基于硬件的系统。 首先，基于扰动和观察（P＆O）MPPT算法，已编写了完整的代码并将其刻录到微控制器IC中。 然后，使用降压升压转换器和霍尔传感器设计了整个系统。 微控制器获取PV模块的电压和电流输出，并确定PV模块的最大功率点。 如果我们想使用模块的输出功率为电池充电，则尽管电池电压水平变化以及太阳辐射变化，MPPT仍将以最大功率点运行PV模块。 已研究开发系统的性能，并令人满意地工作。