列车追踪运行仿真系统将不同闭塞制式下的追踪列车间隔算法应用到CBTC仿真系统中，并在该系统平台上，分别模拟了不同闭塞制式（固定闭塞、准移动闭塞、移动闭塞）下列车追踪运行。对最小追踪列车间隔时间进行了验算，得出了3种闭塞制式下最小追踪列车间隔时间的计算结果。仿真结果表明固定闭塞的最小追踪列车间隔时间最大，准移动闭塞次之，移动闭塞最小。

Unity目标点距离显示+屏幕追踪+路线指引

使用正点原子ATK-MiniFly 飞行器二次开发多旋翼Apriltag追踪； 使用LABVIEW自主设计地面站用于发送控制指令与信息接收； 飞行器： STM32F4+FreeRTOS； 遥控器： STM32F1+FreeRTOS； OPENMV: STM32H7 用户可将OPENMV更换成高级视觉opencv、yolo等，只需根据已有接口设计协议即可快速二次开发其他功能。 本项目适用于STM32（涉及F1、F4、H7）以及FreeRTOS操作系统初学者以及对多旋翼飞行控制系统导航与控制开发感兴趣的人员 说明文档： https://blog.csdn.net/qq_41740659/article/details/121190166?spm=1001.2014.3001.5502

压缩包里包含:STM32F103程序和人脸识别检测代码； STM32F103包含了：舵机的控制代码、人脸追踪的pid算法代码以及主函数里面的逻辑控制代码； 实现了：当STM32F103接受到串口传来的人脸坐标后，对坐标进行pid计算；最后通过pid计算后得到的值，使用定时器8的通道1和通道2对两个舵机分别进行不同角度的控制； 人脸识别检测代码实现了：检测到镜头前的人脸后，通过串口3发送给STM32F103；

如何为目标识别追踪项目mikel-brostrom/yolov8_tracking增加计数功能？ https://blog.csdn.net/Albert233333/article/details/129138164

近年来，无人机入侵的事件经常发生，无人机跌落碰撞的事件也屡见不鲜，在人群密集的地方容易引发安全事故，所以无人机监测是目前安防领域的研究热点。虽然目前有很多种无人机监测方案，但大多成本高昂，实施困难。在5G背景下，针对此问题提出了一种利用城市已有的监控网络去获取数据的方法，基于深度学习的算法进行无人机目标检测，进而识别无人机，并追踪定位无人机。该方法采用改进的YOLOv3模型检测视频帧中是否存在无人机，YOLOv3算法是YOLO（You only look once，一次到位）系列的第三代版本，属于one-stage目标检测算法这一类，在速度上相对于two-stage类型的算法有着明显的优势。YOLOv3输出视频帧中存在的无人机的位置信息。根据位置信息用PID（Proportion integration differentiation，比例积分微分）算法调节摄像头的中心朝向追踪无人机，再由多个摄像头的参数解算出无人机的实际坐标，从而实现定位。本文通过拍摄无人机飞行的照片、从互联网上搜索下载等方式构建了数据集，并且使用labelImg工具对图片中的无人机进行了标注，数据集按照无人机的旋翼

1、资源内容：基于YOLOv5+Deepsort实现车辆行人追踪和计数源码+说明文档（高分项目）.rar 2、适用人群：计算机，电子信息工程、数学等专业的大学生课程设计、期末大作业或毕业设计，作为“参考资料”使用。 3、更多仿真源码和数据集下载列表（自行寻找自己需要的）：https://blog.csdn.net/m0_62143653?type=download 4、免责声明：本资源作为“参考资料”而不是“定制需求”不一定能够满足所有人的需求，需要有一定的基础能够看懂代码，能够自行调试，能够自行添加功能修改代码。由于作者大厂工作较忙，不提供答疑服务，如不存在资源缺失问题概不负责，谢谢理解。

[精灵追踪]pixelradar-4.9.jar

在这里，我们研究了以下方面的海洋与大气耦合以及海表温度（SST）变化的贡献：1）巴西-马尔维纳斯汇合（BMC）地区，2）西南大西洋和3）巴西南部。 利用ECHAM5 / MPI-OM耦合海洋-大气模型的数值模拟，从物理机制的强化及其对未来情景的意义上，分析了温带气旋季节轨迹的变化。 未来方案的数值实验考虑了大气中的CO2浓度约为770 ppm，这表示比莫纳罗亚河参考站记录的当前值增加了350 ppm以上。 对于这种情况，结果表明风暴轨迹（ST）向南移动了5°纬度，并且显热的子午输运发生了变化，接近50°S。 SST的增加会引起ST的增强，从而导致温带气旋的发生增加。 总体而言，在BMC地区，我们发现了环生活动的发生方式发生了变化，事件发生的频率降低了，但强度却增加了。 在巴西南部地区，这项研究的结果表明，夏季降雨量增加，而冬季则出现频率降低和强度增加的现象。 我们建议这些变化可能会影响巴西南海岸的气候动态，但幅度尚不明确。

如何为目标识别追踪项目mikel-brostrom/yolov8_tracking增加计数功能？ https://blog.csdn.net/Albert233333/article/details/129138164 代码的网址项目名：Real-time multi-object tracking and segmentation using Yolov8（1）它的识别和分割是YOLO8完成的。它的多目标追踪是由后面四种算法实现的（botsort,bytetrack,ocsort,strongsort）（2）它这个是实时的Real-time，识别、跟踪、分割的速度很快。 YOLOV8代码详细讲解的文章：https://blog.csdn.net/Albert233333/article/details/130044349