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  1. RFID技术中的基于RFID传感器网络的目标跟踪问题研究

  2. 1 引言 　　射频识别（RFID）技术，是一种利用射频通信实现的非接触式自动识别技术（以下通称RFID技术）。RFID是利用射频信号自动识别目标对象并获取相关信息的，它是自动识别领域的一个重要分支。RFID具有一次处理多个标签并可将处理状态写入标签、不受大小及形状限制、耐环境性强、穿透性强、数据的记忆容量大、可重复利用等许多优点。因此，近年来RFID技术已经被广泛应用于社会、经济、国防等众多领域，在制造业、服务业等诸多行业中显示出巨大的发展潜力与应用空间，并将对整个社会信息化水平的提高，以及加

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-11-10
    • 文件大小：163840
    • 提供者：weixin_38693720

  1. 几种常用的目标机动模型-用于目标跟踪中的运动建模.pdf

  2. 多数情况下，目标跟踪中所跟踪的目标均是非合作目标，因此首要任务是建立目标的运动模型。为了匹配和表征典型常见的运动形式，学者们提出了多种目标机动模型，主要可划分为白噪声模型和时间相关模型。前者将未知输入建模为白噪声，主要包括常速度（CV）模型、常加速度（CA）模型和多项式模型；后者将未知输入建模为马尔科夫过程，主要有零均值一阶时间相关的Singer模型、非零均值一阶时间相关的“当前”统计模型等。本文整理和总结了几种常用的目标机动模型，可结合所掌握的目标运动特性进行尽可能合理的选择，希望能对各位同行

  3. 所属分类：讲义

    • 发布日期：2020-11-24
    • 文件大小：776192
    • 提供者：huangjingshua

  1. 粒子滤波下对目标跟踪的仿真程序

  2. 对初学粒子的人，还是很有帮助的哦.这是运用粒子滤波进行跟踪的仿真程序。比较容易理解。对于视频跟踪的人，应该帮助很大的

  3. 所属分类：嵌入式

    • 发布日期：2009-09-18
    • 文件大小：1024
    • 提供者：lidong_cx

  1. 视频多运动目标跟踪定位技术研究

  2. 一篇关于目标追踪的硕士论文 采用了基于最小平均绝对差值函数的相关跟踪算法，实现了对道路上运动小汽车的跟踪。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2009-06-26
    • 文件大小：2097152
    • 提供者：shentaotayu

  1. opencv运动目标跟踪

  2. 运动目标检测，opencv工具使用，经典，省你很多事情，保证能用 运动目标检测，opencv工具使用，经典，省你很多事情，保证能用

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2020-12-16
    • 文件大小：16384
    • 提供者：JanesShang

  1. 适应性结构保持约束下的目标跟踪方法

  2. 针对目标在运动过程中的结构保持特性,提出一种目标结构化外观描述方法.该方法构建区域节点反映目标局部特性,定义区域节点的软/硬结构约束,将目标的局部特性、全局特性及区域节点的空间结构关系统一于目标的结构化描述中.通过匹配帧间局部区域的尺度不变特征转换流,粗略估计目标运动状态,并利用区域节点的软/硬结构约束对跟踪结果进行约束调整,称为适应性结构保持.公测视频序列的实验表明,相比已有方法,文中方法能更有效跟踪形变、阴影与光照变化下的目标,对目标与背景相似和视频低分辨率等情况也有较高的跟踪性能,具有强鲁

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-24
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_38680764

  1. 高效存储多传感器目标跟踪数据

  2. 物联网（IoT）的快速发展使人们能够通过使用RFID传感器在室内空间中跟踪多个传感器来跟踪对象，例如，多传感器对象跟踪数据通常会产生大量记录，然后将这些记录整理成小文件并写入服务器。 但是，多传感器对象跟踪数据的小尺寸属性和高到达率将导致诸如HDFS之类的I / O性能差的系统。本文提出了一种针对HDFS存储多传感器对象跟踪数据的首个读/写优化解决方案。 特别是，我们利用分布式缓存机制和并行文件合并功能。policyto改善了HDFS的I / O性能。通过我们的设计，对象跟踪数据首先放在HDFS

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-23
    • 文件大小：2097152
    • 提供者：weixin_38587924

  1. libmot:多目标跟踪库-源码

  2. Python和Pytorch中的多对象跟踪库 安装 环境：python 3.6.10，opencv 4.1.1，pytorch 1.3+ git clone https://github.com/nightmaredimple/libmot --recursive cd libmot/ python setup.py install develop --user 可以从我的或看到详细信息。 功能列表 堵塞 方法 参考 完全的 借条分配 iou-tracker＆V-IOU ✓ 线性分配 --

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-21
    • 文件大小：4194304
    • 提供者：weixin_42117485

  1. 利用局部特征联合匹配的非刚体目标跟踪

  2. 针对视频序列中非刚体目标的跟踪问题，提出了基于局部特征联合匹配的快速跟踪算法。算法将基于关键点的特征匹配问题转化为求解平衡指派的最优化问题，进而依据整体匹配最优的原则实现特征的联合匹配。跟踪过程为：首先分别提取目标模板和当前搜索区域的局部关键点并进行特征描述；然后依据联合匹配策略确定目标模板关键点在输入帧图像中的匹配结果；最后依据匹配结果确定目标在输入帧图像中的位置和尺度。实验结果表明，该算法对目标的非刚性形变具有较强的鲁棒性，能够适应复杂的背景变化并获得稳定的跟踪结果。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-19
    • 文件大小：2097152
    • 提供者：weixin_38627590

  1. 有限时间切换控制扩展非完整链式系统的运动目标跟踪

  2. 提出了一种有限时间切换控制方案，用于跟踪扩展的非完整链式系统的实际运动目标。 首先，提出了一种结合运动目标和扩展非完整链式系统的动态输出跟踪误差模型。 其次，针对跟踪误差系统考虑了两个解耦子系统，在此基础上应用有限时间稳定控制理论和切换设计方法对系统进行了严格的收敛性和稳定性分析。 最后，所提出的有限时间切换控制方法的有效性是根据进一步的执行的。 。仿真结果..

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-14
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_38544625

  1. 基于极坐标的非完整移动机器人运动目标跟踪的有限时间切换控制

  2. 在本文中，考虑了非完整移动机器人对运动目标的有限时间跟踪问题。 首先，极坐标用于表征运动目标与机器人之间的距离和方位角。 然后，基于从机器人上安装的传感器传输的距离和方位角，通过切换控制方法为非完整移动机器人设计了有限时间跟踪控制律。 严格的证明表明，跟踪误差在有限的时间内收敛到零。 数值仿真表明了所提出控制方法的有效性。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-14
    • 文件大小：2097152
    • 提供者：weixin_38669091

  1. TransTrack:使用变压器进行多目标跟踪-源码

  2. TransTrack：使用Transformer进行多对象跟踪 介绍 楷模 训练数据 训练时间 验证MOTA 下载 36小时+ 1小时 65.4 36小时 53.8 8小时 61.6 的型号也可以通过代码m4iv获得。 笔记 评估人群训练模型和mot训练模型使用不同的命令行，请参阅步骤。 我们观察到大约1 MOTA噪声。 如果您不希望得到自训练模型的MOTA，则有时--track_thresh会带来更好的性能。 培训时间是在8个NVIDIA V100 GPU上进行，批量大小为16。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-08
    • 文件大小：25165824
    • 提供者：weixin_42125770

  1. 学习反卷积网络的目标跟踪

  2. 可以通过学习顺序跟踪目标外观的模型来解决对象跟踪问题。 因此，鲁棒的外观表示是视觉跟踪中的关键步骤。 最近，深度卷积网络通过利用强大的高级功能在视觉跟踪方面表现出了非凡的能力。 为了获得这些高级功能，可在深度卷积网络中交替执行卷积和池化操作。 然而，这些操作导致空间分辨率低的特征图，这降低了跟踪中的定位精度。 虽然低层特征具有足够的空间分辨率，但它们的表示能力不足。 为了缓解这个问题，我们在视觉跟踪中利用了反卷积网络。 该反卷积网络用作可学习的上采样层，该层将低分辨率的高级特征图作为输入，并输出

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-07
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_38587509

  1. 存在碰撞和分裂的新型多目标跟踪方法

  2. 本文旨在开发一种通用框架，以在单元格之间发生碰撞和分裂时准确跟踪和定量表征多个单元格（对象）。 通过引入单元格之间的三种类型的交互事件，即独立性，碰撞和分裂，定义了相应的动态模型，并针对空间变​​化的大小相邻的单元格，首先提出了一种增强的交互多模型粒子滤波跟踪算法。 另外，为了减少帧之间的对应性的歧义性，估计的小区动态参数和小区大小都被进一步用于识别关注小区。 实验是在两个真实的细胞图像序列上进行的，这些图像序列具有细胞碰撞，分裂或数量变化的特征，并获得并分析了所产生的动态参数，例如瞬时速度，转

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-04
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_38556416

  1. 修改后的无味卡尔曼滤波器，使用修改后的滤波器增益和方差比例因子进行高度机动的目标跟踪

  2. 为了提高目标高度机动时滞后滤波器增益或状态噪声不精确引起的低跟踪精度，提出了一种基于改进的滤波器增益和状态噪声自适应比例因子的改进的无味卡尔曼滤波算法。 在每个滤波过程中，使用估计的比例因子来更新状态噪声协方差Qk，在无味卡尔曼滤波器（UKF）的滤波过程中，通过预测方差Pk | k-1获得改善的滤波增益，这类似于标准卡尔曼滤波器。 仿真结果表明，与标准UKF相比，该算法具有更高的精度和适应高机动目标的能力。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-01
    • 文件大小：376832
    • 提供者：weixin_38707061

  1. 具有瞬时可能移动位置模型的低信噪比下的目标跟踪

  2. 结合图像处理技术和概率数据关联（PDA）运动模型，我们开发了一种新颖的框架来解决噪声背景不佳的非机电系统的对象跟踪问题。 新模型具有两个优点：（1）通过集成统计运动模型，可以比现有模型更精确地模拟许多非机电系统中的对象运动。 （2）由于采用了全局搜索的最佳模型参数，与依赖连续帧区分的其他方法相比，该模型更好地在高噪声环境中跟踪对象。 我们在提出的模型中推导了期望最大化（EM）算法。 合成数据和图像数据集都证明了其有用性。 引入了模型稳定性以量化模型的实用性。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-24
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_38587155

  1. 移动传感器网络中目标跟踪与监测的同步优化

  2. 针对移动传感器网络 (Mobile sensor networks, MSNs) 中动态目标 (事件源) 的监测优化问题, 为提高网络覆盖质量, 建立基于Voronoi 剖分的监测性能(Quality of monitoring, QoM) 评价函数, 提出基于群集控制的传感器节点部署分布式控制算法. 每个节点在本地结合最小二乘法和一致性算法来估计目标相对位置. 相比传统算法, 本文算法只需本地和单跳通信(可观测) 邻居的信息, 从而减小通信时长和能耗. 算法在提高以目标为中心的一定区域监测性能

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-23
    • 文件大小：2097152
    • 提供者：weixin_38558623

  1. 纯方位目标跟踪航迹起始的混合方法

  2. 提出一种基于模糊蚂蚁聚类的逻辑航迹起始混合方法，将来自不同传感器的前两次扫描所产生的位置点进行聚类，提取出最有可能源自真实目标的候选点，并将这些候选点作为航迹头，然后运用逻辑法进行航迹起始。仿真实验中，与不同方法的性能比较结果表明了该方法的有效性。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-23
    • 文件大小：385024
    • 提供者：weixin_38606870

  1. 一种基于数据融合的机动目标跟踪预测算法

  2. 在机动目标的运动跟踪中,为了减小搜索区域,需要对下一时刻目标位置进行预测。本文以医疗康复领域中基于视频的运动分析为背景,针对二维平面中静止背景的运动目标提出一种基于数据融合的预测跟踪方法。首先采用多项式拟合算法和基于当前模型的改进卡尔曼滤波算法分别对运动目标进行位置预测,然后采用数据融合的方法得到最终的预测结果。最后用计算机仿真和实验对所提出的预测算法进行了验证,结果表明本文算法与多项式拟合和卡尔曼滤波算法相比,预测误差更小,跟踪精度更高。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-23
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_38604951

  1. 蚂蚁聚类PHD过滤器用于多目标跟踪

  2. 研究了一种新颖的蚁群滤波算法，在后多目标状态（概率假设密度）的一阶统计矩的指导下，研究并应用于估计杂乱环境中目标及其各自状态的时变数量。 蚂蚁聚类过滤算法包括两个聚类步骤：第一步称为粗糙蚂蚁聚类，涉及随机选择每个蚂蚁及其分别根据当前似然函数和后验强度进行状态局部调整。 第二种称为精细蚂蚁聚类，它利用这些蚂蚁提取多目标状态。 数值模拟通过与顺序蒙特卡洛（SMC）方法的性能比较，验证了我们提出的算法的跟踪多目标能力。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-23
    • 文件大小：2097152
    • 提供者：weixin_38647822
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