英文教材，讲解物体追踪的基础方法，涵盖面广。

基于bayes的lidar障碍物跟踪,基于ROS开发

根据wu yi的tracking benchmark工作，对其中包含的28个跟踪算法进行回顾和总结，对相应的28篇论文进行了汇总。希望可以对跟踪研究的初学者有所帮助~

实时可压缩的目标跟踪算法，该算法采用matlab实时，简单实用。

详解orb slam2的Tracking线程!

学生追踪系统 学生追踪系统 该项目包括用扫描仪和学生跟踪系统读取光学表格的内容，并将该光学表格中的数据记录在数据库中，并将这些数据显示在Web上。 数据可视化过程的结果是，向老师，学生和父母报告了成功。

耳机运动Unity插件 HeadphoneMotion是Unity3d的插件，它在Unity中公开了Apple的Headphone Motion API（ ）。 您可以使用它来将Apple耳机（如AirPods Pro）的头部跟踪数据获取到Unity场景中。 目录 这是什么？ 苹果在iOS 14中发布了新的Headphone Motion API，该API提供了兼容耳机的头部跟踪数据。当前（截至2020年9月），唯一兼容的设备是AirPods Pro。 请注意，Apple的Head Motion API仅提供旋转数据（3dof），但不提供位置数据。 安装 选项1：将此存储库克隆到Unity项目中的Assets文件夹中。 选项2：以zip格式下载此存储库，将提取的文件夹重命名为HeadphoneMotion ，然后将其放置在Unity项目Assets文件夹中的任何位置。 运行示例场景 为了

基于知识的认知雷达 该方向为雷达领域的新发展方向 而本书对于学习该方面的技术人员将提供很好的借鉴价值！

matlab匹配滤波代码首先进行行人检测 方法 1。 我只是在此视频上使用了示例MATLAB代码，并获得了以下结果。 该算法如何工作？ 运动对象的检测使用基于高斯混合模型的背景减除算法。 将形态学运算应用于所得的前景蒙版以消除噪声。 最终，斑点分析检测到可能与运动对象相对应的已连接像素组。 检测与同一物体的关联仅基于运动。 每个轨道的运动由卡尔曼滤波器估计。 该过滤器用于预测轨道在每个帧中的位置，并确定将每个检测分配给每个轨道的可能性。 轨道维护成为此示例的重要方面。 在任何给定的帧中，一些检测可以分配给轨道，而其他检测和轨道可以保持未分配。 使用相应的检测更新分配的轨道。 未分配的轨道被标记为不可见。 未分配的检测将开始新的轨道。 每条磁道都会记录连续帧的数量，而这些帧仍未分配。 如果计数超过指定的阈值，则该示例假定该对象离开了视野并删除了该轨道。 分析该方法似乎在行人彼此之间距离不太近的情况下效果很好。 由于它在随后的帧中使用连接的组件标签来跟踪对象，因此通常会将近距离的行人标记为单个对象。 因此不适合在拥挤的地方进行行人追踪。 2。 找到本文后，他们还对该视频进行了行人跟踪。 他

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