如何为目标识别追踪项目mikel-brostrom/yolov8_tracking增加计数功能？ https://blog.csdn.net/Albert233333/article/details/129138164 代码的网址项目名：Real-time multi-object tracking and segmentation using Yolov8（1）它的识别和分割是YOLO8完成的。它的多目标追踪是由后面四种算法实现的（botsort,bytetrack,ocsort,strongsort）（2）它这个是实时的Real-time，识别、跟踪、分割的速度很快。 YOLOV8代码详细讲解的文章：https://blog.csdn.net/Albert233333/article/details/130044349

针对医院对住院患者人体基础体温高精度、连续24小时实时监测的需求。采用ZigBee无线通信技术，实现多节点的自动组网与数据传输；利用4X1DS18B20温度传感器阵列采集温度数据并对该组数据进行算术平均运算，结合最小二乘法数据拟合算法，提高体温测量精度；通过利用支持向量机分类算法结合卡尔曼滤波算法，实现对干扰脉冲的有效滤除。通过与传统水银温度计体温测量、手持式电子体温计体温测量对比试验，验证了该系统连续测量的可靠性，在人体主要体温测量段35~39 ℃，测量精度为0.06 ℃。

本资源纯属免费，不收任何钱和任何积分，纯粹为爱发电，本资源已经为大家整合好了的，看我的博客部署好直接用：https://blog.csdn.net/Little_Carter/article/details/133610076?spm=1001.2014.3001.5501 资源原本项目源码地址：https://github.com/MuhammadMoinFaisal/YOLOv8-DeepSORT-Object-Tracking 本资源提供了基于YOLOv8-deepsort算法的智能车辆目标检测、车辆跟踪和车辆计数的实现方案。首先，利用YOLOv8算法对视频中的车辆目标进行检测，并对检测到的目标进行标记。然后，通过deepsort算法对标记的车辆目标进行跟踪，实现车辆目标的持续跟踪。最后，根据跟踪结果对车辆数量进行统计，实现车辆计数功能。本资源提供了完整的代码实现和详细的使用说明，帮助读者快速掌握基于YOLOv8-deepsort的智能车辆目标检测、车辆跟踪和车辆计数技术。

AEKF_SOC_Estimation函数使用二阶RC等效电路模型（ECM）和自适应扩展卡尔曼滤波器（AEKF）估计电池的端电压（Vt）和荷电状态（SOC）。

使用IMM算法并结合无迹卡尔曼滤波实现机动目标的跟踪，所采用主要模型集为匀速CV模型和匀速转弯CT模型，实现机动目标的跟踪，可以看到跟踪的精度相比于单模型更高，均方根误差更小，跟踪精度更高，适应更多情况，可以参考部分仿真结果图。

永磁同步电机pmsm无感foc控制，观测器采用扩展卡尔曼滤波器ekf，代码运行无错误，支持无感启动，代码移植性强，可以移植到国产mcu上.

项目中包括锂电池模型建立、参数辨识与验证、SOC估算采用扩展卡尔曼滤波(EKF)，使用了两种方式实现： 1. Simulinks(EKF only) 2. 脚本(包含EKF和UKF) 模型的输入包括电流和电压来自于HPPC（混合脉冲功率特性）测试的电池数据 脚本文件可以仿真在BBDST(北京公交车动态街道测试)工况和带有观测噪声的恒流工况下的锂离子电池放电过程，利用EKF UKF方法估算电池荷电状态。

UAVDT是一个具有大规模的挑战性的无人机检测和跟踪基准（即10小时原始视频中约8万帧的代表性帧），用于3项重要的基本任务，即目标检测（DET）、单目标跟踪（SOT）和多目标跟踪（MOT）。 数据集由无人机在各种复杂场景中捕获。本基准中关注的对象是车辆。使用边界框和一些有用的属性（例如，车辆类别和遮挡）对帧进行手动注释。 UAVDT基准由100个视频序列组成，这些视频序列是从城市地区多个地点的UAV平台拍摄的超过10小时的视频中选择的，代表各种常见场景，包括广场、主干道、收费站、高速公路、交叉口和T形交叉口。视频以每秒30帧（fps）的速度录制，JPEG图像分辨率为1080×540像素。 该数据集包含的是原始图片，不包括注释 参考： D. Du, Y. Qi, H.g Yu, Y. Yang, K. Duan, G. Li, W.g Zhang, Q. Huang, Q. Tian, " The Unmanned Aerial Vehicle Benchmark:

Cab_auv_ws 作为罕见的开源rov项目，ardusub功能强大。 它在bluerov上完美运行。 但是我并不熟悉开发嵌入式应用程序。 因此，我发现很难在pixhawk上实现我的目标，例如任意调整推进器布局，使用不同类型的推进器等。 另一方面，我认为bluerov framewok pixhawk（ardusub）--- respberry 3B（无法升级）-QGroundControl是非常冗余的。 该框架对像我这样的一些开发人员都不友好。 它对某些AI应用程序开发也不友好。 ROS在机器人领域被广泛使用。 它易于开发，并且在AI领域具有许多成功的应用程序。 我希望将来能基于ros DIY我自己的ROV / AUV。 因此，我为rov跟踪对象开发了一个简单的演示，以验证可行性。 我在bluerov上测试了演示，将pixhawk替换为stm32以处理pwm波以控制推进器。 主要

卡尔曼滤波和角度测定