介绍多目标跟踪算法，包括（1）多目标跟踪处理流程，（2）数据关联算法；（3）联合概率数据互联算法

先引入多目标跟踪DeepSort的论文地址及代码链接（Python版）： 论文地址：https://arxiv.org/pdf/1703.07402.pdf 代码链接：https://github.com/nwojke/deep_sort SORT是一种实用的多目标跟踪算法，然而由于现实中目标运动多变且遮挡频繁，该算法的身份转换（Identity switches)次数较高。DEEPSORT整合外观信息使得身份转换的数量减少了45%。DEEPSORT属于传统的单假设跟踪算法，采用递归卡尔曼滤波和逐帧数据关联。所提方案为： （1）使用马氏距离和深度特征余弦距离两种度量 （2） 采用级联匹配，有限

代码比较简单易懂，可以在vs2010+opevn上直接运行，有详细的使用说明，如有错误，请留言指正。

3）多目标跟踪基本原理 多机动目标跟踪是指在多量测数据的情况下，利用跟踪滤波和数据关联算法对多个机动目标进行状态估计和跟踪的算法。 多机动目标跟踪不仅包括单机动目标的基本要素，还形成一些新的要素，主要包括跟踪门规则，数据关联和跟踪维持等。其中数据关联是多机动目标跟踪的核心。 多机动目标跟踪的基本框架如下图所示。

The subject of this book is nite set statistics (FISST) recently developed theory that unies much of information fusion under a single probabilistic—in fact, Bayesian—paradigm.

多目标跟踪任务的代码,内含演示代码以及视频.演示代码为main.py

室内环境下多运动目标跟踪的核心问题是目标的快速识别和准确匹配,目标的快速识别关键在于目标对象的特征提取,寻找不变的特征值。针对以上两个问题,采用基于颜色直方图的特征提取方法并用欧氏距离匹配法实现特征值的相似度匹配。提出的区域相应和特征匹配相结合的多运动目标跟踪算法解决了因为快速运动和长时间遮挡而引起的目标跟踪丢失问题。

数据融合matlab代码ECE767 多目标跟踪和多传感器信息融合 作业1 在以下情况下实现最近邻居EKFor CMKFtracker： 目标： 使用恒速模型移动单个目标。 传感器： 位置：[1000 500]，固定（即速度= [0 0]）测量：范围和方位角误差标准偏差：范围= 10 m，方位角= 0.01 rad采样时间= 2s Pd = 0.9错误警报密度（λ）= 1e-4覆盖范围：[0至10000] m方位角[-pi至pi] 追踪器： 假设音轨已经初始化。 使用简单的最近邻居数据关联（获取最接近的度量值）使用EKF或CMKF过滤 绩效评估： 评估RMSE在报告中， 请包括以下内容： Matlab代码图显示真相和估计轨迹图显示RMSE 截止日期：2019年10月17日

多假mhtmat算法实验室代码MCMCDA 该存储库包含论文“用于多目标跟踪的马尔可夫链蒙特卡罗数据协会”的 matlab 代码。 这段代码是从网上复制过来的，根据论文进行了小幅修改。 MCMCDA 是一种常用的多目标跟踪算法，用于计算机视觉和雷达信号处理。 其性能优于传统的多目标跟踪算法，如JPDA（联合概率数据关联）和MHT（多假设跟踪）。 纸张可在 。

无人机目标检测和跟踪数据集，近一万张，每张图片都是从高分辨率图片中切割出来的，都被切割成了416x416大小，类别名为drone,小目标，标签为txt格式和xml格式，可直接用于YOLO目标检测