文章目录前言一、卡尔曼滤波推导1.1、设想场景1.2、一维公式推导1.3、类比多维二、代码示例2.1、一维空间2.2、二维空间 前言 1、卡尔曼滤波（Kalman filtering）是一种利用线性系统状态方程，通过系统输入输出观测数据，对系统状态进行最优估计的算法。由于观测数据中包括系统中的噪声和干扰的影响，所以最优估计也可看作是滤波)过程。 2、在跟踪中卡尔曼滤波可以基于目标前一时刻的位置，
目标检测技术作为计算机视觉的基础核心，支撑了包括人脸识别、目标跟踪、关键点检测、图像搜索等等70%以上视觉任务。虽然业界YOLO、Anchor Free、Transformer等系列目标检测算法层出不穷，却缺乏可以统一、敏捷、组合应用这些先进算法，并支持包括模型压缩、多端高性能部署等功能实现产业应用端到端落地的开发套件。飞桨目标检测开发套件PaddleDetection就是这样一个模型先进且丰富、
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2024-07-31 14:40:42
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1． 系统原理为每个进入会场的人员配置一个测温腕带电子标签，每个有源标签都有自己的唯一ID号，标签内信息可设置为姓名、年龄、性别、部门、照片等，因为该电子标签是有源的，所以工作方式是主动式，可以不停地向外发射ID号信息。在会场门口和会场内部安装读卡器（安装数量和位置根据现场情况而定，实现需要监控的区域不出现读不到标签信息的盲区），当有佩戴标签的作业人员进入某个读
问题人们把专注于开发强大的分类器，但是严重忽略了准确的目标状态估计（target state estimation)(也就是包围框的回归问题）。实际中，许多分类器采用简单的多尺度搜索方法（例如 SiamFC）来估计目标的包围框。 图1。将我们的方法与最先进的跟踪器进行比较。基于相关滤波器的UPDT[3]缺少明确的目标状态估计组件，而是执行蛮力多尺度搜索。因此，它不处理纵横比变化，这可能
一、理论来表达。基于目标特征的跟踪方法，并不是将目标作为一个整体进行跟踪的，而是在连续帧图像中匹配并跟踪一组特征点(如边界线条、质心、角点等)。基于特征的跟踪方法主要包括特征的提取和匹配两个环节。只要特征点可见，就可以实现对目标的持续跟踪。Niyogi.S等人针对目标的结构特征建立了主动模型，使用卡尔曼滤波器(Kalman filter)进行运动预测，通过使能量函数最小化的方法进行目标匹配，从而实
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2024-05-08 19:30:28
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现在在北航读完三年了，学的东西越来越多，越来越急，有的东西没有时间来打在PC上做思维导图，之后会以各种博客的形式来分享软硬件两方面的一些代码复现经历、debug思路以及论文学习成果，今天带来的是是trackformer的复现日志,git路径git@github.com:timmeinhardt/trackformer.git，关于深度学习实现目标轨迹跟踪项目简介：This repository p
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2024-08-07 17:28:06
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【毕设题目学习】6DOF物体识别及抓取-PCL点云处理转眼来到毕业季，又恰逢武汉疫情，实在家里闲的慌，便开始着手毕设的题目 废话不多说，闲的时候，我将陆续写写博客，来记录关于该课题的一些学习记录，分享过程中遇到的那些坑，也欢迎能够相互交流学习。 首先，我大致说一下我的毕设题目，主要任务就是用PCL点云库进行点云处理，通过如几何特征的方式（不限）（毕竟现在应用方面基于几何特征是主流，不过深度学习势必
git用了很久了，github也用很久了，但一直都是使用别人的项目，最近想把自己写的一些代码放到自己的帐号上去以为就是很简单的代码推送，真正做一次时候才发现，原来坑还不少呢，就把这次的经历记录一下1，首先，准备工作，你得有一个自己的github帐号，其次，你得安装了git工具，最后你还得有自己的本地项目，2，在github上创建自己的远程代码仓库 3，下载github客户端下
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2024-02-19 12:01:30
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看到大家对帖子这些热情，随后想起来前段时间给朋友做的一个物流随车手机定位系统，感觉还是很不错！ 当前，随着互联网经济的不断深化，物联网技术已经应用到国民经济的方方面面。物流运输业在整个供应链中越来越发挥着重要作用，同时新技术的应用对物流效率、管控及效益的提升效果非常明显。物流随车手机定位系统
文章目录前言一、是什么ByteTrack？二、BYTE1.BYTE method 概览2. First Association（关联1）3. Second Association（关联2）4. Post-Processing（后处理）4.1 T_re-remain4.2 D_remain总结 前言 最近在研究Tracking-by-Detection的目标跟踪策略，想优化SOT的跟踪性能，恰好
10 月 1 日，GitHub 推出了“问题和项目重大演变”的公开测试版，承诺提供高度需要的增强功能，使“在 GitHub 上分解工作、可视化进度、分类和查找正确的问题比以往更容易”。译自New GitHub Features for Issues Tracking — and Memories of Its Past，作者 David Cassel。10 月 1 日，GitHub发布了“问题和项
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2024-10-22 17:23:31
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模型导出贝叶斯的输出变量只有一个，如果将输出变量y加以扩展成序列标注，也就是每一个Xi对应于一个标记Yi，贝叶斯模型转化为：考虑到输出y之间的相互依赖性，联合概率可以分解为生成概率和转移概率的乘积。缺点：虽然考虑了y之间的依赖性，但是仍然假设x之间是相互独立的。HMM用于标记的时候，隐藏变量就是词序列对应的label标记，观测序列是词序列，所求的就是基于各类标记之间的转移概率，以及某一个标记对应的
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2024-03-17 12:18:28
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作者：半壶砂 这里涉及拦截导弹的自动跟踪。最近，看到了一个挺有趣的自动跟踪算法，一个Python的简单模拟版本，分享给大家。自动追踪算法，在我们设计2D射击类游戏时经常会用到，这个听起来很高大上的东西，其实也并不是军事学的专利，在数学上解决的话需要去解微分方程。这个没有点数学基础是很难算出来的。但是我们有了计算机就不一样了，依靠计算机极快速的运算速度，我们利用微分的思想，加上
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2023-12-06 20:41:08
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目标检测与跟踪的研究热点以及发展趋势: 1) 场景信息与目标状态的融合 场景信息包含了丰富的环境上下文信息, 对场景信息进行分析及充分利用, 能够有效地获取场景的先验知识, 降低复杂的背景环境以及场景中与目标相似的物体的干扰; 同样地, 对目标的准确描述有助于提升检测与跟踪算法的准确性与鲁棒性. 总之,尝试研究结合背景信息和前景目标信息的分析方法,融合场景信息与目标状态, 将有助于提高算法的实用性
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2024-02-13 12:57:34
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环境windows 10 64bitpython 3.8pytorch1.7.1 + cu101简介前面，我们介绍过 基于YOLOv5和DeepSort的目标跟踪，最近大神又在刚出的 YOLOv7 的基础上加上了目标跟踪，跟踪部分使用的是基于 OSNet 的 StrongSORT，项目地址: https://github.com/mikel-brostrom/Yolov7_StrongSORT_O
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2024-04-24 12:06:05
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简介论文题目：Target tracking based on the improved Camshift method （基于改进Camshift的目标跟踪算法）论文网址：https://ieeexplore.ieee.org/abstract/document/7531607目的： 降低复杂背景问题论文介绍1. 摘要在目标跟踪中，复杂的背景通常会对跟踪质量产生负面影响。可以提取运动目标的特征提
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2024-01-27 12:31:53
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代码可以参考：https://github.com/xjsxujingsong/FairMOT_TensorRT_C 和 https://github.com/cooparation/JDE_Tracker多目标跟踪原理解析 与多目标跟踪（Multiple Object Tracking简称MOT）对应的是单目标跟踪（Single Object Tracking简称SOT），按
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2024-02-05 22:02:37
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KCF： Kernelized correlation filterKCF是一种鉴别式追踪方法，这类方法一般都是在追踪过程中训练一个目标检测器，使用目标检测器去检测下一帧预测位置是否是目标，然后再使用新检测结果去更新训练集进而更新目标检测器。而在训练目标检测器时一般选取目标区域为正样本，目标的周围区域为负样本，当然越靠近目标的区域为正样本的可能性越大。论文：High-Speed Tracking
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2024-04-29 22:03:59
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大牛推荐凑个数，目前相关滤波方向贡献最多的是以下两个组(有创新有代码)：牛津大学：Joao F. Henriques和Luca Bertinetto，代表：CSK, KCF/DCF, Staple, CFNet (其他SiamFC, Learnet).林雪平大学：Martin Danelljan，代表：CN, DSST, SRDCF, DeepSRDCF, SRDCFdecon, C-COT, E
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2024-05-24 11:04:09
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作者丨晟 沚 前 言目标跟踪是计算机视觉领域的一个重要问题，目前广泛应用在体育赛事转播、安防监控和无人机、无人车、机器人等领域。简单来说，目标跟踪就是在连续的视频序列中，建立所要跟踪物体的位置关系，得到物体完整的运动轨迹。给定图像第一帧的目标坐标位置，计算在下一帧图像中目标的确切位置。在运动的过程中，目标可能会呈现一些图像上的变化，比如姿态或形状的变化、尺度的变化、背景遮挡或
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2024-04-20 09:17:47
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