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多目标跟踪源码 建议配置版本（vs2013+opencv2.4.10(2.4.9也可以的);vs2017+opencv3.3)，附配置教程

这些脚本用于实现高斯混合基数化概率假设密度过滤器。 代码中使用的算法和跟踪场景遵循发表在 IEEE Transactions on Signal Proceesing Vol. 2 上的论文“基数化概率假设密度滤波器的分析实现”。 55 No. 7。作者是Ba-Ngu Vo和WK Ma。

针对美国联合导控器实验室提出的数据融合模型中多传感器多目标跟踪算法的仿真验证和定量评估的问题,采用模块化和开放性结构思想,面向对象编程及Visual C++与Matlab混合编程技术,构建了一类通用的可视化多传感器多目标跟踪算法仿真平台。该平台能够完成多种目标跟踪算法仿真、测试与评估功能。通过在系统运行的一个软件实例,证明了仿真平台的有效性与实用性。

基于Camshift和目标轨迹跟踪相结合的多目标跟踪方法

camshift 多目标跟踪算法，使用鼠标选中摄像头视频流中的多个目标，即可进行对目标进行跟踪。后续可使用kalman及例子滤波对目标跟踪进行优化，kalman及例子滤波程序参见我的其他资源。

为了同时满足目标跟踪定位精度和能耗要求，采用离散粒子群优化算法，并将目标跟踪定位精度和能量消耗进行综合考虑设计了目标任务分配算法。仿真结果表明：在能耗上，基于能耗和定位精度考虑的目标任务分配算法比仅基于能耗考虑的目标任务分配算法增加了19.37%，但定位精度却提高了68.877%。算法在达到定位精度要求的同时最大限度地降低了对资源的使用，有效延长了无线传感器网络的工作寿命。

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本文旨在开发一种通用框架，以在单元格之间发生碰撞和分裂时准确跟踪和定量表征多个单元格（对象）。 通过引入单元格之间的三种类型的交互事件，即独立性，碰撞和分裂，定义了相应的动态模型，并针对空间变​​化的大小相邻的单元格，首先提出了一种增强的交互多模型粒子滤波跟踪算法。 另外，为了减少帧之间的对应性的歧义性，估计的小区动态参数和小区大小都被进一步用于识别关注小区。 实验是在两个真实的细胞图像序列上进行的，这些图像序列具有细胞碰撞，分裂或数量变化的特征，并获得并分析了所产生的动态参数，例如瞬时速度，转弯速率。