[毕业设计]机器学习的运动目标跟踪-opencv
[毕业设计]机器学习的运动目标跟踪-opencv:目标跟踪指的是对视频中的移动目标进行定位的过程。在如今AI行业有着很多应用场景，比如监控，辅助驾驶等。对于如何实现视频的目标跟踪，也有着许多方法。比如跟踪所有移动目标时，视频每帧之间的变化就显得很有用。
【多目标跟踪与计数】（三）DeepSORT实战车辆和行人跟踪计数
一、DeepSort介绍论文地址：https://arxiv.org/pdf/1703.07402.pdf参考文章：DeepSort讲解代码地址：https://github.com/mikel-brostrom/Yolov5_DeepSort_OSNet（可参考这个源代码，如果需要我这边的源代码可
1、MPC 算法（模型预测控制算法（MPC算法）轨迹跟踪控制）
MPC 跟踪圆形轨迹/直线轨迹 MPC 跟踪双移线轨迹 MPC 进行局部路径规划+轨迹跟踪 MPC跟踪直线轨迹 N MPC 对直线轨迹进行跟踪 MPC 算法跟踪五次多项式曲线以上为目录推荐学习的软件：matlab （2019a）+carsim（2016）无人驾驶知识架构：第一层：全局路径规划 二 环
目标跟踪算法综述
前言: 目标跟踪是计算机视觉领域研究的一个热点问题，其利用视频或图像序列的上下文信息，对目标的外观和运动信息进行建模，从而对目标运动状态进行预测并标定目标的位置。目标跟踪算法从构建模型的角度可以分为生成式(generative)模型和判别式(discrimination)模型两类；从跟踪目标数量可分
# 粒子滤波 PF——三维匀速运动CV目标跟踪（粒子滤波VS扩展卡尔曼滤波）
粒子滤波 PF——在目标跟踪中的应用（三维匀速运动目标）三维匀速运动CV目标跟踪（粒子滤波VS扩展卡尔曼滤波）粒子滤波在机动目标跟踪中的应用机动目标跟踪粒子滤波与扩展卡尔曼滤波的比较...
【GMM+KDE】基于MATLAB的GMM和KDE核估计得目标跟踪仿真
GMM是一种利用一定数量的小高斯函数混合逼近某变量的概率密度函数的方法，是在概率估计中常用的参数化模型，今年被广泛应用于模式识别领域。 一有限的GMM的描述非常简单，即由高新分布函数的任何凸组合形成一混合模型。对于n维实空间的随机变量x，利用GMM可以近似的表示其概率密度函数：
多目标跟踪(MOT)--DeepSort原理及代码详解
对多目标跟踪(MOT)进行简要概述同时对其中DeepSort算法的总体框架、流程及各模块的实现原理、方法和代码复现进行了详细的讲解
【OpenCV学习笔记15-目标跟踪算法介绍及实战
文章目录1. 目标追踪介绍2. OpenCV目标追踪算法介绍3. 目标追踪过程3.1 定义目标追踪算法3.2 初始化追踪器集合3.3 更新目标追踪器3.4 绘制目标区域3.5 对感兴趣的区域进行框截取ROI：3.5.1 框选ROI区域：3.5.2 截取ROI：3.7 **根据需要创建新的追踪目标**
