机动目标跟踪实验含源码m文件演示图片实验报告-基于MATLAB平台的机动目标跟踪程序.rar-untitled2.fig 基于MATLAB平台的机动目标跟踪程序 实验报告包括: 1.算法描述 2.滤波初始化 3.仿真分析 4.源程序 5.演示图片 m文件源码: function main() [email=%%@project]%%@project[/email]:飞行器跟踪模拟 [email=%@author:fantasy]%@author:fantasy[/email] [email=%@date:2006.5.10]%@date:2006.5.10[/email] [email=%@descripition]%@descripition[/email]:主函数 %产生观测数据 total=3*60;%总的时间长度 global T;%采样周期 T=1; N=total/T;%数据长度 a=20; var_rx=400; var_ry=400; X=[];%观测数据 X_ideal=[];%理想数据 for i=1:N     [rx,ry]=track(i*T,a);     X_ideal=[X_ideal,[rx;ry]]; .,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,, ,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,, ,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,, 演示图片如Untitled1/2/3.fig

MATLAB实现粒子滤波应用于运动目标跟踪

有贝叶斯框架下的 贝叶斯最优滤波、卡尔曼滤波以及扩展卡尔曼滤波、无迹卡尔曼滤波 的推导，粗略讲了粒子滤波，还有详细的IMM（交互式模型滤波 ）的推导。

这个工具可以对连续的图片集或者一个视频进行半自动化标注，可以用来标注目标检测和多目标跟踪需要的数据，所谓半自动化，是针对多目标跟踪数据集的标注来说的，就是不用每一帧都重新标目标，且能通过内置的多目标跟踪算法自动预测出下一帧的目标位置并与上一帧的目标编号一一对应，只需手动对自动预测的框做微调即可，非常快捷，亲测一小时标注500-1000张完全没问题。

基于切向和法向加速度变结构多重模型的目标跟踪方法

针对主动雷达的目标跟踪问题，采用经典的线性滤波算法——卡尔曼滤波实现目标跟踪，内附实验原理报告和MATLAB源程序

卡尔曼滤波原理及应用仿真

多目标跟踪测试视频opencv多目标跟踪测试视频

在本文中，受人荷尔蒙系统的调节机制的启发，提出了一种新颖的基于内分泌的智能分布式合作算法（EIDCA）进行目标跟踪。 EIDCA使无线传感器网络中的节点能够自动进行自我组织，而无需集中控制目标检测。 还引入了一种基于概率的激素传输方案，以缓解由于节点频繁切换而引起的网络波动。 同时，设计了一种数值评估方法，以提供一种量化指标，用于比较不同算法的跟踪性能。 仿真结果表明，由EIDCA控制的分散网络无需中央控制就能高效，可靠地工作。 还表明，提出的EIDCA在跟踪目标方面优于比较算法。