socmatlab代码RASMv2 机器人自适应屏幕安装 (RASM) 的第 2 版 此代码适用于犹他大学的 RASM 机械工程高级设计项目。 工程团队： 远宰纳尔 内森·迪布 哈基米娜兹莉 乔波拉德 约书亚呼叫 顾问：Andrew Merryweather 博士 RASM 是一种自主的 6 自由度机器人手臂，可保持定位在用户的面前。 最常见的用户将是医院环境中的四肢瘫痪者和四肢瘫痪者。 {图像} 软件系统是用C++编写的，分为八个子系统。 列出了每个这些子系统的依赖关系。 本项目未使用 ROS 等元操作系统。 该软件系统在很大程度上特定于 Linux，但可以移植到任何其他操作系统上，只要外围接口子系统适用于该操作系统。 子系统 源文件 依赖关系 配置 包含/configuration.hpp 波科 日志记录 包括/logging.hpp 波科 HTTP服务器 包括/http/* 波科 外壳服务器 包括/外壳/* 波科 姿态估计 包括/视觉/* openCV 和 dlib 控制 包括/控制/* 没有任何 外围接口 包括/外设/* 波科和 电池监控 包括/battery.hpp 没有任何

针对传统核相关滤波器(KCF)无法处理严重遮挡及光照变化等问题, 提出一种结合快速角点检测与双向光流法的长期KCF跟踪算法。首先利用KCF跟踪器在目标位置上提取融合方向梯度直方图特征、颜色属性特征和灰度特征的多通道特征, 计算输出响应图并得到所跟踪目标的峰值旁瓣比(PSR), 然后通过比较PSR与经验阈值来判断目标是否被遮挡; 当目标出现遮挡时, 在快速角点检测的角点基础上利用双向光流法重新检测下一帧目标位置, 并采用一种新模板更新策略来应对严重遮挡。与其他算法进行对比实验, 验证了本文算法对处理遮挡和光照变化具有高效性及稳健性。

一、课题介绍 本设计为基于MATLAB的运动车辆跟踪检测系统。带有一个GUI界面，可以读取高速路车流视频，读取视频信息，并且统计每辆车经过左车道还是右车道，车速和平均速度检测，以及某一帧下的车流密度，以及最后总共经过的车辆总数。将运动检测到的目标用方框框起来。是一个非常不错的选题。 二、实现功能 车流密度：一定时间内经过车辆的总数； 车流量：某一帧下的车辆数目； 车速：经过车辆的实时速度； 平均速度：所有车辆的平均速度；

最近唯一能够像SiamMask一样在线操作并从边界框初始化开始生成mask的跟踪器是Yeo等人的基于超像素的方法.①作者认为以往直接回归box的方法存在一定的偏差，而使用分割提取mask然后再确定box的方法能够更好的定位box 的宽高。 ②现有的跟踪器，都使用矩形边界框来初始化目标并估计其在后续帧中的位置。尽管简单的矩形很方便，但通常无法正确表示对象。

基于卡尔曼滤波和最大权值匹配实现的多目标跟踪python源码+详细代码注释+使用说明.zip 基于卡尔曼滤波和最大权值匹配实现的多目标跟踪python源码+详细代码注释+使用说明.zip 基于卡尔曼滤波和最大权值匹配实现的多目标跟踪python源码+详细代码注释+使用说明.zip 【备注】主要针对正在做毕设的同学和需要项目实战的深度学习cv图像识别模式识别方向、python、目标跟踪学习者。 也可作为课程设计、期末大作业。包含：项目源码、项目操作说明等，该项目可直接作为毕设使用。 也可以用来学习、参考、借鉴。

可以检测出视频中运动的目标，并且标出该轮廓

使用Matlab编码实现对目标物体进行跟踪。压缩包中有一个实例视频，实时性较高

基于caffe框架用于识别人脸，质心法实现跟踪，支持多人脸跟踪，包含配置文件deploy.prototxt和res10_300x300_ssd_iter_140000_fp16.caffemodel

变电站安全生产的智能化管理系统源码(人脸识别考勤_移动目标跟踪_越线检测_安全措施检测_姿态识别等功能)+项目说明.7z 通过人脸识别功能进行人员的考勤； 通过人员、车辆的检测和识别来实现变电站的智能化管理； 通过安全行为识别和安全区域报警功能来实现对变电站内人员和设备安全的监督； 项目利用DeepSort算法实现作业现场移动目标跟踪定位。 【依赖】 NumPy sklearn OpenCV 【跟踪py文件说明】 detection.py：检测基类。 kalman_filter.py：卡尔曼滤波器实现和图像空间滤波的具体参数化。 linear_assignment.py：此模块包含最低成本匹配和匹配级联的代码。 iou_matching.py：此模块包含IOU匹配指标。 nn_matching.py：最近邻匹配度量的模块。 track.py：轨道类包含单目标轨道数据，例如卡尔曼状态，命中数，未命中，命中条纹，相关特征向量等。 tracker.py：这是多目标跟踪器类。 更多细节，请看资源内的项目说明

可实现树莓派主动追踪目标，并实现树莓派和pc的信息交互等功能。