GPS/INS位置组合输出校正Matlab仿真文件说明：s_GPS_INS_position_sp_demo.m组合主文件kalman_GPS_INS_position_sp_NFb.m卡尔曼滤波程序ode500.mat飞机飞行轨迹与INS输出数据将三个文件放到同一个文件夹中，运行主文件即可。
希望对此方向的初学者有所协助。
另附仿真结果。
说明：仿真结果用的数据文件时间为3h，附的数据文件时间为500s。

本文引见了卡尔曼滤波的相关理论与概念，并在公式推导上做了详细的引见..................

扩展卡尔曼滤波训练的神经网络matlab代码

matlab官方所提供的基于卡尔曼滤波的目标跟踪算法demo，核心部分使用了计算机视觉工具箱，本人将其简化并加入汉语注释，使其愈加通俗易懂，运行环境为matlab2014

基于卡尔曼滤波的神经网络修剪算法研究，吴静，刘衍珩，传统的BP神经网络在使用过程中，经常面临无法确定合适的网络节点问题。
网络规模小，则运算时间长；
而网络规模过大，容易产生过学�

本代码是两输入两输出的一个滤波系统，可以协助理解卡尔曼滤波原理过程。

首先，研究卡尔曼滤波算法，进行一维和二维数据的滤波仿真处理，接着使用GPS模块记录车辆的行驶估计，然后对记录的轨迹数据进行卡尔曼滤波处理，分析滤波效果。
结果表明，采用卡尔曼滤波的地图婚配实现方案能有效提高车辆GPS位置的定位精度。

外面包含了卡尔曼滤波程序，一维维纳滤波程序，二维维纳滤波程序，供大家学习参考

matlab程序，运用扩展的卡尔曼滤波完成GPS和IMU数据的融合

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。
只需视频流车辆清晰、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。

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。