与多目标跟踪（MultipleObjectTracking简称MOT）对应的是单目标跟踪（SingleObjectTracking简称SOT），按照字面意思来理解，前者是对连续视频画面中多个目标进行跟踪，后者是对连续视频画面中单个目标进行跟踪。
由于大部分应用场景都涉及到多个目标的跟踪，因此多目标跟踪也是目前大家主要研究内容，本文也主要介绍多目标跟踪。
跟踪的本质是关联视频前后帧中的同一物体（目标），并赋予唯一TrackID。
随着深度学习的兴起，目标检测的准确性越来越高，常见的yolo系列从V1到现在的V5（严格来讲V5不太算），mAP一个比一个高，因此基于深度学习的目标检测算法实际工程落地也越来
由于大部分应用场景都涉及到多个目标的跟踪，因此多目标跟踪也是目前大家主要研究内容，本文也主要介绍多目标跟踪。
跟踪的本质是关联视频前后帧中的同一物体（目标），并赋予唯一TrackID。
随着深度学习的兴起，目标检测的准确性越来越高，常见的yolo系列从V1到现在的V5（严格来讲V5不太算），mAP一个比一个高，因此基于深度学习的目标检测算法实际工程落地也越来
2023/9/13 21:20:03
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仿真伪随机相位编码脉冲雷达的信号处理。
(附录包含完整MATLAB程序)目标模拟分单目标和双目标两种情况。
单目标时，给出回波视频表达式，脉压和FFT后的表达式；
MATLAB仿真m序列的双值电平循环自相关函数，给出脉压后和FFT后的输出图形；
通过仿真说明脉压输出和FFT输出的SNR、时宽和带宽；
仿真说明脉压时多卜勒敏感现象和多卜勒容限及其性能损失。
双目标时，仿真出大目标旁瓣盖掩盖小目标的情况,仿真出距离分辨和速度分辨的情况。
(附录包含完整MATLAB程序)目标模拟分单目标和双目标两种情况。
单目标时，给出回波视频表达式，脉压和FFT后的表达式；
MATLAB仿真m序列的双值电平循环自相关函数，给出脉压后和FFT后的输出图形；
通过仿真说明脉压输出和FFT输出的SNR、时宽和带宽；
仿真说明脉压时多卜勒敏感现象和多卜勒容限及其性能损失。
双目标时，仿真出大目标旁瓣盖掩盖小目标的情况,仿真出距离分辨和速度分辨的情况。
2023/8/21 19:05:27
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Lingo编写的IEEE39节点带一个风电场三个可中断负荷的多目标优化问题代码，使用了模糊理论，将多目标问题转换为单目标问题求解，只需要稍微改动，就可以运用在其他节点模型中。
2023/7/1 11:08:54
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仿真脉冲多卜勒雷达的信号处理。
设脉冲宽度为各学生学号末两位数，单位为μs，重复周期为200μs，雷达载频为10GHz，输入噪声为高斯白噪声。
目标模拟分单目标和双目标两种情况，目标回波输入信噪比可变（-35dB～10dB），目标速度可变（0～1000m/s），目标幅度可变（1～100），目标距离可变（0～10000m），相干积累总时宽不大于10ms。
单目标时，给出回波视频表达式；
脉压和FFT后的表达式；
仿真给出脉压和FFT后的输出图形；
通过仿真说明各级处理的增益，与各级时宽和带宽的关系；
仿真说明脉压时多卜勒敏感现象和多卜勒容限及其功能损失（脉压主旁比与多卜勒的曲线）。
双目标时，仿真出大目标旁瓣盖掩盖小目标的情况；
仿真出距离分辨和速度分辨的情况。
注意：1、白噪声加入采用randn函数；
2、整体产生回波，再整体加时延和多卜勒信息；
3、通过数据计算出输出信噪比；
设脉冲宽度为各学生学号末两位数，单位为μs，重复周期为200μs，雷达载频为10GHz，输入噪声为高斯白噪声。
目标模拟分单目标和双目标两种情况，目标回波输入信噪比可变（-35dB～10dB），目标速度可变（0～1000m/s），目标幅度可变（1～100），目标距离可变（0～10000m），相干积累总时宽不大于10ms。
单目标时，给出回波视频表达式；
脉压和FFT后的表达式；
仿真给出脉压和FFT后的输出图形；
通过仿真说明各级处理的增益，与各级时宽和带宽的关系；
仿真说明脉压时多卜勒敏感现象和多卜勒容限及其功能损失（脉压主旁比与多卜勒的曲线）。
双目标时，仿真出大目标旁瓣盖掩盖小目标的情况；
仿真出距离分辨和速度分辨的情况。
注意：1、白噪声加入采用randn函数；
2、整体产生回波，再整体加时延和多卜勒信息；
3、通过数据计算出输出信噪比；
2023/2/10 18:02:19
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基于meanshift的单目标跟踪算法实现说明：1.RGB颜色空间刨分，采用16*16*16的直方图2.目标模型和候选模型的概率密度计算公式参照上文3.opencv版本运转：按P停止，截取目标，再按P，进行单目标跟踪4.Matlab版本，将视频改为图片序列，第一帧停止，手工标定目标，双击目标区域，进行单目标跟踪。
博客地址：http://blog.csdn.net/jinshen
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2017/8/5 16:53:46
11.03MB
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MATLAB目标追踪单目标：实现对人物追踪（视频背景不动）多目标：实现对汽车追踪将追踪目标用矩形框标志出来程序使用GUI界面方式先添加视频，然后单击“单目标追踪”或“多目标追踪”即可实现，需要注意的是：选择“单目标”视频时，必须单击“单目标追踪按钮”，同理选择“多目标”视频时，必须单击“多目标追踪按钮”，否则报错!!!
2015/10/12 15:37:35
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最近做了一些多目标跟踪方向的调研，因此把调研的结果以图片加文字的方式展现出来，希望能帮助到入门这一领域的同学。
也欢迎大家和我讨论关于这一领域的任何问题。
这些是我所了解的多目标跟踪（MOT）的一些相关方向。
其中单目标跟踪（VOT/SOT）、目标检测（detection）、行人重识别（Re-ID）都是非常热门的方向。
而偏视频的相关方向就比较冷门。
而且今年五月DukeMTMC因为隐私问题不再提供MTMCT的数据了，MTMCT的研究也是举步维艰。
因此绝大多数MOT算法无外乎就这四个步骤：①检测②特征提取、运动预测③相似度计算④数据关联。
其中影响最大的部分在于检测，检测结果的好坏对于最后指标的影响是最大
也欢迎大家和我讨论关于这一领域的任何问题。
这些是我所了解的多目标跟踪（MOT）的一些相关方向。
其中单目标跟踪（VOT/SOT）、目标检测（detection）、行人重识别（Re-ID）都是非常热门的方向。
而偏视频的相关方向就比较冷门。
而且今年五月DukeMTMC因为隐私问题不再提供MTMCT的数据了，MTMCT的研究也是举步维艰。
因此绝大多数MOT算法无外乎就这四个步骤：①检测②特征提取、运动预测③相似度计算④数据关联。
其中影响最大的部分在于检测，检测结果的好坏对于最后指标的影响是最大
2016/9/1 23:18:22
1.18MB
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在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。
每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。
另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。
为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。
2024-04-09 15:03
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