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智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机、图像处理、路径规划、无人机等多种领域的Matlab仿真

1.简介.2. 方法 .2.1 状态估计 .2.2 匹配问题.2.3 级联匹配.2.4 表观特征.3. 实验 .4. 总结 .多目标跟踪快速入门教程5. 参考

VisDrone2018 说明：后续可能不更新了。 Tips: this repo will not be updated. Baseline： Name maxDets Result Average Precision (AP) @( IoU=0.50:0.95) maxDets=500 15.8738%. Average Precision (AP) @( IoU=0.50 ) maxDets=500 21.7822%. Average Precision (AP) @( IoU=0.75 ) maxDets=500 17.1753%. Average Recall (AR) @( IoU=0.50:0.95) maxDets= 1 0.83255%. Average Recall (AR) @( IoU=0.50:0.95) maxDets=

1.目标分类 2.目标定位 3.特征点检测 4.滑动窗口检测 5.卷积的滑动窗口实现 3.交并比（IOU） 4.非极大抑制（NMS） 6.候选区域（Region

SiamMask： 快速在线目标跟踪与分割的统一方法-附件资源

MVision机器视觉机器视觉 感谢支持 无人驾驶的各个方面知识 1. 感知（Perception）： 主要涉及的技术点包括场景理解、交通状况分析、路面检测、空间检测、 障碍物检测、行人检测、路沿检测、车道检测。还有一个比较新颖有趣的是通过胎压去检测道路质量。 在无人驾驶行业，有一套通用的数据集——KITTI数据集，里面有不同的数据，包括双目视觉的数据、定位导航的数据等。 物体检测（Object Detection）： 传统方法主要是针对固定物体的检测。一般的方法是HOG（ 方向梯度直方图），然后再加一个SVM的分类器。 而对于动

设计了一种利用超宽带（UWB）技术的室内移动目标定位系统。通过在室内特定位置安装的基站和移动目标携带的标签，由改进的标准到达时间差(TDOA)定位算法，得到移动目标的实时位置信息，完成对室内移动目标的准确定位。采用Qt开发了一款上位机应用软件，可实时显示定位目标的位置及移动轨迹。最后搭建实验测试平台，对系统进行测试，将得到的位置信息与实际数据进行比对，结果表明系统整体通信稳定，满足定位需求。

基于多区域中心点预测的动态多目标优化算法.pdf

针对多目标视频跟踪中需要主要解决的目标冲突、合并以及分离等问题，提出了基于自适应混合滤波的多目标跟踪算法。采用混合高斯背景建模法获得前景图，并对图中阴影采用一种简化去除算法，即判断前景像素时，将HSV分量用加权的形式描述，而不必对各个分量依次判断。对前景图提取观测值时，引入了合并处理算法，将分裂的多个矩形检测框进行合并。然后，利用推理的方法将前景观测值与目标关联，用自适应混合滤波算法实现多目标有效跟踪。该算法结合了均值漂移算法运算效率高的和粒子滤波算法能够有效处理遮挡情况的特点。实验表明该算法可以高效地跟踪多目标、准确判断目标的出现和消失，并能够解决多目标冲突、合并和分离等问题。