基于多特征融合的防遮挡目标跟踪算法

多目标跟踪JPDA~!!初学者可以学习的不错

在本文中，受人荷尔蒙系统的调节机制的启发，提出了一种新颖的基于内分泌的智能分布式合作算法（EIDCA）进行目标跟踪。
EIDCA使无线传感器网络中的节点能够自动进行自我组织，而无需集中控制目标检测。
还引入了一种基于概率的激素传输方案，以缓解由于节点频繁切换而引起的网络波动。
同时，设计了一种数值评估方法，以提供一种量化指标，用于比较不同算法的跟踪性能。
仿真结果表明，由EIDCA控制的分散网络无需中央控制就能高效，可靠地工作。
还表明，提出的EIDCA在跟踪目标方面优于比较算法。

matlab实现视频中动态目标跟踪，内含视频片段，源代码，经本人验证绝对可用！

基于广义标签多伯努利滤波的可分辨群目标跟踪算法

本资源为python实现的火焰检测的opencv代码，通过检测火焰的颜色以及大小来对火焰进行多目标跟踪。

卡尔曼滤波做目标跟踪效果不错在此基础上可以增加多个跟踪目标，采用相关关联技术实现多目标跟踪

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提出了一种用于空间配准和多目标跟踪（MTT）的扩展产品多传感器基数化概率假设密度（PM-CPHD）滤波器。
目标的数量和状态以及传感器的偏差是通过这种方法联合估算的，而无需数据关联。
蒙特卡罗（MC）仿真结果表明，所提出的方法（i）的性能优于（i），尽管在计算上要比用于联合空间配准和MTT的扩展多传感器PHD滤波器要好；
（ii）优于多传感器联合概率数据关联（MSJPDA）过滤器，该过滤器在杂波相对密集时也适用于联合空间配准和MTT。

收到一些国内外朋友的来信，咨询关于容积卡尔曼滤波的问题(CKF)，大家比较疑惑的应该就是generator或G-orbit的概念。
考虑到工作以后，重心必然转移，不可能再像现在这样详细的回答所有人的问题，更不可能再帮大家改论文、写(或改)代码了，请各位谅解！在此，上传一个CKF和五阶CKF用于目标跟踪的示例代码，代码中包含详细的注释，希望对大家以后的学习和研究有所帮助！此代码利用C++对五阶CKF的第二G-轨迹进行了封装(Perms.exe)，能理解最好，如果无法理解，也无须深究其具体构造方法！可执行文件底层是用字符串+递归算法实现的，理论上可以应用于任意维模型。
但考虑到递归算法可能存在的栈溢出，重复压栈出栈带来的时间消耗等问题，我们利用矩阵的稀疏性和群的完全对称性，并通过分次调用，来尽可能减少栈的深度，提高计算速度。
容积点一次生成后，可以一直使用，通过对50维G-轨迹的生成速度(CoreT6600@2.2GHz)进行测试，包含数据读写在内的速度约为1.5秒，速度尚可。
而目前为止，本人尚未遇到达到甚至超过50维的系统，因此，暂时不作算法层面的优化。
注意：Perms.exe可以用于任意维模型，将可执行文件复制至工作目录下，调用时选择N/n，并输入你的模型维数，即可生成所需的第二G-轨迹。
如果无法理解相关的概念，请参考示例代码，并记住如何使用即可~~~相关理论基础及所用模型，请参考以下文献：References(youmayciteoneofthearticlesinyourpaper):[1]X.C.Zhang,C.J.Guo,"CubatureKalmanfilters:Derivationandextension,"ChinsesPhysicsB,vol.22,no.12,128401,DOI:10.1088/1674-1056/22/12/128401[2]X.C.Zhang,Y.L.Teng,"AnewderivationofthecubatureKalmanfilters,"AsianJournalofControl,DOI:10.1002/asjc.926[3]X.C.Zhang,"Cubatureinformationfiltersusinghigh-degreeandembeddedcubaturerules,"Circuits,Systems,andSignalProcessing,vol.33,no.6,pp.1799-1818,DOI:10.1007/s00034-013-9730-0

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。