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

1、demo文件夹： YOLOv4目标检测算法针对MVI_40192文件夹数据集的处理效果，比较满意，车辆信息基本都能检测到。 2、road1_demo文件夹： YOLOv4 + DeepSort算法，针对road1.mp4视频数据的目标跟踪、车流量计数效果。人工统计车流量292辆(可能有偏差)，算法统计车流量288辆。 3、road2_demo文件夹： YOLOv4 + DeepSort算法，针对road2.mp4视频数据的目标跟踪、车流量计数效果。人工统计车流量29辆，算法统计车流量29辆。 只要视频流车辆清晰、大小合适、轮廓完整，算法处理的精度挺高。 4、road1_tracking.mp4、road2_tracking.mp4： 由目标跟踪处理结果合成的视频流。 *********************************************************************************************** 1、deepsort文件夹： 含目标跟踪算法源码，包括：卡尔曼滤波、匈牙利匹配、边框类创建、Track类创建、Tracker类创建。 2、ReID文件夹： 含特征提取算法源码，model_data存储着reid网络的结构、权重，feature_extract_model.py用于创建特征提取类。 3、YOLOv4文件夹： 含目标检测算法源码，model_data存储yolov4网络配置、nets + utils用于搭建模型。decode.py用于将检测结果解码。 4、car_predict.py、yolo.py： 用于验证目标检测算法的效果。 5、main.py： 整个项目的运行入口，直接运行main.py，就可以调用YOLOv4+DeepSort，处理视频流信息，完成目标跟踪和车流量统计。

快速移动 消息 （2021.2.13）支持Scaled-YOLOv4模型 （2021.1.3）为YOLO添加DIoU-NMS（+ 1％MOTA） （2020.11.28）Ubuntu 18.04上提供的Docker容器 描述 FastMOT是一个自定义的多对象跟踪器，它实现了： YOLO探测器 SSD检测器 深度SORT + OSNet ReID KLT光流跟踪 相机运动补偿 深度学习模型通常是Deep SORT的瓶颈，这使得Deep SORT无法用于实时应用程序。 FastMOT显著加快整个系统的实时甚至特森运行。 它也提供了足够的灵活性来调整速度精度的权衡，而无需使用轻量级的模型。 为了实现更快的处理速度，FastMOT仅每N帧运行一次检测器和特征提取器。 使用光流来填充间隙。 YOLOv4在CrowdHuman（82％mAP@0.5）上进行了训练，而SSD是TensorFlo

针对未知探测概率下多目标跟踪问题, 提出一种基于时变滤波算法的多目标概率假设密度(PHD) 滤波器. 算法推导了未知探测概率PHD递推式, 提出了将未知探测概率转化为目标的丢失与接收事件, 并依此建立了目标跟 踪的马尔科夫模型, 给出了该模型下时变卡尔曼滤波最优解, 进而在高斯混和PHD(GMPHD) 框架下推导了算法闭集解. 仿真实验表明, 所提出算法在未知且随时间变化的探测概率情形下, 仍能实时地跟踪各目标, 具有良好的工程应用前景.

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