PyTorch多目标跟踪库.zip ython和Pytorch中的多对象跟踪库 安装 环境：python 3.6.10，opencv 4.1.1，pytorch 1.3+ git clone https://github.com/nightmaredimple/libmot --recursive cd libmot / 点安装-r requirements.txt

针对一个扫描周期内单个目标可能产生多个量测的问题, 提出一种基于标签随机有限集的扩展算法. 结合脉冲扩展标签多伯努利(-GLMB) 滤波器和多量测模型, 推导出新的更新方程; 采用假设分解策略对关联过程进行降维, 避免了量测分组过程. 实验分析表明: 所提出算法能对目标数进行无偏估计, 在低探测概率条件下跟踪性能明显优于多量测概率假设密度(MD-PHD) 算法; 计算开销在量测较少时高于MD-PHD, 量测个数增加时增幅低于MD-PHD.

UAVDT是一个具有大规模的挑战性的无人机检测和跟踪基准（即10小时原始视频中约8万帧的代表性帧），用于3项重要的基本任务，即目标检测（DET）、单目标跟踪（SOT）和多目标跟踪（MOT）。 数据集由无人机在各种复杂场景中捕获。本基准中关注的对象是车辆。使用边界框和一些有用的属性（例如，车辆类别和遮挡）对帧进行手动注释。 UAVDT基准由100个视频序列组成，这些视频序列是从城市地区多个地点的UAV平台拍摄的超过10小时的视频中选择的，代表各种常见场景，包括广场、主干道、收费站、高速公路、交叉口和T形交叉口。视频以每秒30帧（fps）的速度录制，JPEG图像分辨率为1080×540像素。 该数据集包含的是原始图片，不包括注释 参考： D. Du, Y. Qi, H.g Yu, Y. Yang, K. Duan, G. Li, W.g Zhang, Q. Huang, Q. Tian, " The Unmanned Aerial Vehicle Benchmark:

This is a beta release for a suite of MATLAB based RFS filtering/tracking codes.The "_common" subdirectory of shared functions should be added to your MATLAB path.Run the "demo" script to see a preconfigured example.

JPDA 雷达目标跟踪算法matlab源程序，能实现两个匀速直线运动目标。 感谢原作者，希望对大家有所帮助 JPDA 雷达目标跟踪算法matlab源程序，能实现两个匀速直线运动目标。 感谢原作者，希望对大家有所帮助

1.简介.2. 方法 .2.1 状态估计 .2.2 匹配问题.2.3 级联匹配.2.4 表观特征.3. 实验 .4. 总结 .多目标跟踪快速入门教程5. 参考

针对多目标视频跟踪中需要主要解决的目标冲突、合并以及分离等问题，提出了基于自适应混合滤波的多目标跟踪算法。采用混合高斯背景建模法获得前景图，并对图中阴影采用一种简化去除算法，即判断前景像素时，将HSV分量用加权的形式描述，而不必对各个分量依次判断。对前景图提取观测值时，引入了合并处理算法，将分裂的多个矩形检测框进行合并。然后，利用推理的方法将前景观测值与目标关联，用自适应混合滤波算法实现多目标有效跟踪。该算法结合了均值漂移算法运算效率高的和粒子滤波算法能够有效处理遮挡情况的特点。实验表明该算法可以高效地跟踪多目标、准确判断目标的出现和消失，并能够解决多目标冲突、合并和分离等问题。

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。

分析并比较了多传感器联合概率数据协会（MSJPDA）跟踪算法的并行和顺序实现。 开发了两种用于比较多传感器概率数据关联过滤器的非仿真技术，并用于比较算法的顺序和并行实现的跟踪性能。 已显示非仿真技术可以准确预测在仿真中观察到的性能趋势，也就是说，按顺序执行可在RMS位置误差和跟踪寿命方面提供更好的跟踪性能。 对于顺序实施，还简要解决了不同传感器的处理顺序问题。 我们还表明，随着传感器数量的增加，顺序实现的计算复杂度将降低。 因此，当不需要数据关联例程时，顺序和并行实现在多传感器过滤中是等效的，而当需要数据关联时，顺序实现则提供了出色的跟踪性能。

 本文研究基于IMMJPDA 算法的多机动目标跟踪，并对IMMJPDA 算法中聚矩阵的构成进行了改进。当目标
采用不同模型时，将产生多个相互独立的聚矩阵和可行矩阵，同时得到相应的可行矩阵的条件概率。最后利用模型
概率对上述条件概率进行加权求和得到关联概率。改进后的IMMJPDA 算法在RMSE 超调性能上有了一定的提高。