标题 "Progress-Optimal-Lane-Tracking-and-obstacle-avoidance-via-MPC" 提到的是一个使用模型预测控制（Model Predictive Control, MPC）来实现最佳车道追踪和避障的技术。这一技术主要应用于自动驾驶系统，确保车辆在行驶过程中能够准确地沿着预定的车道线行驶，并且能有效规避道路上的障碍物。 描述中提到，该方法结合了模型预测控制与轮廓控制。模型预测控制是一种先进的控制策略，它基于系统模型对未来的一段时间进行预测，然后优化一系列控制决策，以达到期望的性能指标。在这种情况下，系统模型可能包括车辆的动力学模型，如车辆的位置、速度、转向角等状态的动态关系。 轮廓控制则涉及到如何使车辆按照设定的路径，即车道线，进行精确的轨迹跟踪。这通常需要对车辆的横向和纵向运动进行精确控制，以确保其始终保持在车道中央或按照预定的曲线行驶。 在实际应用中，MPC首先会对车辆的未来状态进行多次预测，考虑到各种可能的行驶条件和障碍物的存在。接着，它会根据这些预测结果，计算出一系列的控制输入，如转向角和加速度，以最小化偏离车道线的误差并避免与障碍物发生碰撞。这个过程是一个优化问题，通常通过高效的优化算法来求解。 标签 "MATLAB" 暗示了这个项目可能是用MATLAB语言进行开发的。MATLAB是一种广泛用于数学计算、数据分析和算法开发的环境，尤其适合进行控制系统的设计和仿真。在这里，它可能被用来建立车辆动力学模型，编写MPC算法，以及进行系统性能的模拟测试。 压缩包中的文件名 "Progress-Optimal-Lane-Tracking-and-obstacle-avoidance-via-MPC-master" 表明这是一个完整的项目源代码库，可能包含了MATLAB代码、数据文件、配置文件等。用户可能需要下载这个压缩包，解压后在MATLAB环境中运行代码，以观察或进一步改进这个车道追踪和避障系统。 这个项目涉及了自动驾驶领域的核心问题——精确的轨迹跟踪和安全的障碍物避让，利用了模型预测控制这一高级控制策略，以及MATLAB作为实现工具。对于想要深入理解自动驾驶系统或者研究MPC算法的学者和工程师来说，这是一个非常有价值的研究资源。

海面目标检测与跟踪是一个在航海安全、海上交通管理、海洋资源开发等领域具有重要应用价值的研究课题。随着人工智能技术的发展，特别是计算机视觉领域的进步，海面目标检测与跟踪技术已经取得了显著的进展。在此背景下，杰瑞杯海面目标检测与跟踪竞赛数据集JMT2022，即Jari-Maritime-Tracking-2022数据集，被创建出来用于推动相关技术的发展与创新。 Jari-Maritime-Tracking-2022数据集具有以下几个显著特点和应用价值： 该数据集由杰瑞杯组委会提供，这是一个面向海面目标检测与跟踪技术的竞赛数据集，竞赛旨在鼓励学者和研究人员开发出更高效、准确的海面目标检测与跟踪算法。通过竞赛的方式，可以快速收集和识别出行业内的前沿技术，推动整个领域技术的快速发展。 数据集包含了大量的海面场景图像，这些图像中涉及了多种海面目标，如船舶、浮标、救生艇等，为研究者提供了丰富的海面目标检测与跟踪案例。多样的目标类别和复杂的海面背景能够帮助算法在多种条件下进行验证，提高算法的鲁棒性和泛化能力。 再者，由于海上环境的特殊性，海面目标检测与跟踪面临着一系列挑战，比如目标在海面上的尺度变化、光照条件变化、波浪影响下的目标遮挡等问题。Jari-Maritime-Tracking-2022数据集提供了真实且具有挑战性的场景，这不仅能够帮助研究者更好地理解这些挑战，而且可以激励他们研发出能够解决这些问题的新算法。 除此之外，Jari-Maritime-Tracking-2022数据集的发布对于学术交流和知识共享也具有重要的促进作用。通过公开的数据集，研究人员可以相互比较和交流自己的研究方法和结果，从而加快技术迭代和学术进步的速度。同时，它也为高等教育和研究机构提供了一个宝贵的资源，使得学生和研究人员能够在真实的海面目标检测与跟踪问题上进行实践和研究。 Jari-Maritime-Tracking-2022数据集不仅为海面目标检测与跟踪技术的研究提供了高质量的数据资源，而且还推动了该领域的技术交流和学术共享，对于促进相关技术的发展和应用具有重要的意义。

SPENCER多模式人员检测和跟踪框架 在欧盟FP7项目的背景下开发的针对移动机器人的基于ROS的多模式人员和组检测和跟踪框架。 功能一览 多模式检测：在一个通用框架中的多个RGB-D和2D激光检测器。 人员跟踪：基于最近邻居数据关联的高效跟踪器。 社会关系：通过连贯的运动指标估算人与人之间的空间关系。 群体追踪：根据人群的社会关系来检测和追踪人群。 鲁棒性：各种扩展功能（例如IMM，跟踪启动逻辑和高召回检测器输入）都使人员跟踪器即使在非常动态的环境中也能相对鲁棒地工作。 实时：在游戏笔记本电脑上以20-30 Hz的频率运行，跟踪器本身仅需要1个CPU内核的10％。 可扩展和可重用：结构良好的ROS消息类型和明确定义的接口使集成自定义检测和跟踪组件变得容易。 强大的可视化：一系列可重复使用的RViz插件，可通过单击鼠标进行配置，以及用于生成动画（2D）SVG文件的脚本。 评

face-min.js与tracking-min.js

Python ADS-B / Mode-S解码器 PyModeS是一个Python库，旨在对Mode-S（包括ADS-B）消息进行解码。 它可以导入到您的python项目中，也可以用作独立工具来查看和保存实时路况数据。 这是由工作的Sun Junzi创建的项目。 它得到了来自不同机构的许多支持。 介绍 pyModeS支持以下类型的消息的解码： DF4 / DF20：海拔代码 DF5 / DF21：身份代码（squawk代码） DF17 / DF18：自动相关监视广播（ADS-B） TC = 1-4 / BDS 0,8：飞机识别和类别 TC = 5-8 / BDS 0,6：表面位置 TC = 9-18 / BDS 0,5：空降位置 TC = 19 / BDS 0,9：空中速度 TC = 28 / BDS 6,1：空降状态[待实施] TC = 29 / BDS 6,2：目标状态和状态

“超过100 FPS的多人3D姿势估计的跨视图跟踪”数据集 注意：回购包含本文中使用的数据集，包括Campus，Shelf，StoreLayout1，StoreLayout2。 连同数据一起，我们提供了一些脚本来可视化2D和3D数据，并评估结果。 不包括源代码，因为这是一个商业项目，如果您有兴趣，请在找到更多信息。 数据集 在这里，我们提供了四个数据集，包括 校园： : 架子： ： StoreLayout1：由AiFi Inc.提出。 StoreLayout2：由AiFi Inc.提出。 为了方便起见，您可以一键式从找到并下载它们。 数据结构 对于每个数据集，目录的结构组织如下 Campus_Seq1 ├── annotation_2d.json ├── annotation_3d.json ├── calibration.json ├── detection.json ├─

java源码跟踪Android对象追踪 此存储库包含用于对象跟踪的源代码，该代码使用OpenCV Java库在PC和Android设备上实现。 文件夹Mean_Shift_tracker包含PC版本 文件夹ObjectTracking包含Android版本

毫不费力地追踪和安排你的电子邮件与班纳托格。 请注意-除非您（或您工作的公司）与Bananatag之间有与您使用Bananatag服务有关的单独的书面合同，否则，通过安装扩展程序，即表示您同意https：// bananatag上Bananatag的条款和条件 .com / terms / Bananatag允许您直接在Gmail或Google Apps中跟踪和安排电子邮件，跟踪文件并创建电子邮件模板。按下发送后，查看电子邮件发生了什么。当收件人打开您的电子邮件或单击链接时得到通知 •跟踪电子邮件•跟踪文件* Beta•计划电子邮件* Beta•电子邮件模板* Beta•计划重复出现的电子邮件•暂停要稍后阅读的电子邮件•CRM集成•团队跟踪和计划•电子邮件打开通知•链接点击通知•查看真棒在线电子邮件指标•可导出/可自定义的报告通知：打开跟踪的电子邮件或单击链接时，您将收到一条通知，显示该电子邮件的身份，位置，使用的设备类型以及使用的操作系统。电子邮件分析和报告：电子邮件分析向您展示了电子邮件成功和失败的概况。查看有关打开率和点击率以及从何处查看电子邮件以及在什么设备上查看它们的全面数据。计划和定价：Bananatag是免费使用的，但是每天跟踪或安排的消息数量是有限的。付费帐户可用于更大的交易量。有关详细信息，请访问http://www.bananatag.com/pricing。电子邮件调度|电子邮件追踪|定期电子邮件|追踪电子邮件 支持语言:English

整个项目源码： 整个项目数据集：、 引言 本次分享主要介绍，如何对道路上的汽车进行识别与跟踪。这里我们实现一个简单的demo。后续我们还会对前面的代码及功能进行重构，从而进一步丰富我们的功能。 项目软件框架 下图是车辆检测的实现流程图： 具体内容如下： 在有标签的训练数据集上进行Histogram of Oriented Gradients(HOG)特征提取 Normalize 这些特征，并随机化数据集 训练线性SVM分类器 实现一个滑动窗口技术，并使用训练好的分类器在图片中寻找车辆 实现一个流处理机制，并通过一帧一帧地创建循环检测的热图来去除异常值及跟踪车辆 为检测到的车辆估计一个边界框 Features 本项目，我们使用一些有标签的训练数据：汽车图片、无汽车图片，训练数据在all文件夹中可以找到 有汽车地图片标签为1，无汽车的图片标签为0 我们先读取数据，看下数据的分布 # impor

车辆和车道线检测与跟踪 固态硬盘 Yolo3 神经网络 概述 将车道发现和车辆检测项目结合在一起。 添加汽车类别以跟踪检测到的车辆的位置（边界框）和历史记录。 沿摄像机方向覆盖车道的鸟瞰图的透视变换用于测量摄像机的x和y位移。 给出了使用SSD，Yolo3和Mask R-CNN模型的结果。 以米为单位的相对距离（dx，dy）显示在检测到的汽车的边界框上方。 边界框下方显示了以公里/小时为单位的相对速度（vx，vy）。 视频的左上方还提供了缩略图以及检测到的车辆的距离/速度。 车辆按照边框的大小按降序排序。 数据集 项目数据集由Udacity提供。 它分为和。 该数据集是KITTI视觉基准套件和GTI车辆图像数据库的组合。 GTI车辆图像分为远，左，右，中间关闭。 这些是汽车和非汽车的示例： 奇蒂 GTI远 GTI关闭 GTI左 GTI权利 非汽车1 非汽车2 非汽车3