近年来卷积神经网络框架被成功地应用到目标跟踪领域,并取得了较为稳健的跟踪结果。
基于此思想,提出一种基于定位-分类-匹配模型的目标跟踪方法。
首先,在定位模型中,利用前一帧的位置信息预测当前帧中的候选目标区域。
然后,采用已训练的深度特征对候选区域进行类间筛选,选出N个次优目标区域。
最后,利用常规颜色特征对次优目标区域进行类内寻优匹配,从而确定最终的跟踪目标。
与此同时,分别对定位、分类中的网络进行更新,并对建立的匹配模型进行在线实时更新,使得其对目标的描述愈加准确。
在OTB50和OTB100标准数据库上进行实验测试,结果表明,提出的跟踪方法在快速运动、相似物体干扰、复杂背景等条件下具有较好的跟踪稳健性。

（含源码及报告）本程序分析了自2016年到2021年（外加）每年我国原油加工的产量，并且分析了2020年全国各地区原油加工量等，含饼状图，柱状图，折线图，数据在地图上显示。
运转本程序需要requests、bs4、csv、pandas、matplotlib、pyecharts库的支持，如果缺少某库请自行安装后再运转。
文件含6个excel表，若干个csv文件以及一个名字为render的html文件（需要用浏览器打开），直观的数据处理部分是图片以及html文件，可在地图中显示，数据处理的是excel文件。
不懂可以扫文件中二维码在QQ里面问。

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。