为了适应机器人足球视觉系统图像采集设备从早个到多个的改变，提高系统的跟踪成功率和速度。以信息融合技术为基本思路，提出了一种基于多传感器多目标跟踪的半自主足球机器人视觉跟踪方法。各跟踪模块对覆盖区域的目标进行航迹关联、滤波后再对各传感器信患进行融合得到所有目标单一的航迹。实验表明，该方法具有简单、有效，满足系统实时性要求等特点。

基于交互式多模型与多传感器联合概率数据互联的机动多目标跟踪算法，翟茹玲，汤三，针对机动目标在跟踪过程中，实际目标运动形式的复杂性和目标机动的不确定性，文中研究了基于卡尔曼滤波的交互式多模型算法，通过

用于评估和可视化多目标跟踪和分割（MOTS）任务结果的工具

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）。

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基于光流法和卡尔曼滤波的多目标跟踪

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YOLO和RCNN对象检测和多对象跟踪对象检测和跟踪对象检测是一种与计算机视觉和图像处理有关的计算机技术，用于检测特定类别的语义对象（例如人，建筑物或汽车）的实例。数字图像和视频。 我在Ubuntu 16.04 / 18.04上测试过的环境。 该代码可以在其他系统上工作。 [Ubuntu深度学习环境设置] Ubuntu 16.04 / 18.04 ROS Kinetic / Melodic GTX 1080Ti / RTX 2080Ti python 2.7 / 3.6

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