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多目标跟踪
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多假设检验法实现多目标跟踪预测目标轨迹
采用多假设检验法实现多目标跟踪，建立了多目标跟踪/视频监控平台，结合卡尔曼滤波预测目标轨迹。用户可以自己修改相关代码。 -
该程序为基于粒子滤波的一种新算法
该程序为基于粒子滤波的一种新算法，综合MCMC Bayesian Model Selection即MONTE CARLO马尔克夫链的算法，用来实现目标跟踪，多目标跟踪，及视频目标跟踪及定位等，解决非线性问题的能力比卡尔曼滤波，EKF，UKF好多了，是珍藏的好东西，现拿出来与大家共享，舍不得孩子套不着狼，希望大家相互支持，共同促进. -
matlab代码实现多目标跟踪
多目标跟踪的matlab代码，其中背景差分法以实现实时更新。该代码在检测与跟踪少量目标时效果很好，但是跟踪目标大于8后，效果下降很多。 -
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投票算法的目标跟踪
基于投票算法的目标跟踪，基于二阶非线性投票的多目标跟踪算法。该算法通过目标匹配得到同一目标在不同帧中的位置，同时利用特征监测来处理目标的遮挡、分裂问题，并实现目标特征的实时更新。在目标匹配过程中，通过对目标前一帧与当前帧的特征相似性进行投票，得匹配目标。利用视频图像进行实验，结果表明：该方法对噪声、阴影、遮挡、分裂等具有良好的鲁棒性，较好地实现了多目标的跟踪。 -
粒子滤波的基本原理和其在非线性系统的应用
本手册主要介绍粒子滤波的基本原理和其在非线性系统的应用（主要是目标跟踪、多目标跟踪、电源寿命预测方面的应用）。同时本手册最大的优点是介绍原理和应用的同时，给出实现例子的matlab代码程序，方便读者对照公式，理解代码。因此，它是相关方面的研究者快速上手和进入研究领域的快捷工具。同时，对于有一定基础的研究者，可以在本手册提供代码的基础上，做算法进一步改进和深入研究。
