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TrackIT是一款开放式的机器视觉开发平台,目前集成了从相机输入、色彩转换、彩色图像处理、灰度图像处理、二值图像处理、阈值分割、边缘检测、Blob检测、相机标定、Kalman滤波器、光流跟踪器、最近邻域跟踪、数学形态学方法、机器学习算法等近100个组件,并在不断添加更新中,采用开源OpenCV、WxWidgets、CMU139等标准工具,使用XML动态解析界面,所有参数在界面上直接调整,同时可立即看到调整效果,并可动态加载组件,可用于一般科学研究和机器视觉系统开发。运行时需要.net框架支持。
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组合导航定位中的KALMAN 滤波及其他算法-Combination of navigation and positioning in the KALMAN filter and other algorithms
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对各种算法进行了详细的介绍 包括粒子滤波算法 卡尔曼滤波 等等 还对粒子滤波算法进行了改进-A variety of algorithms are described in detail, including Kalman filtering, and so the particle filter algorithm has also been improved particle filter algorithm
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机动卡尔曼算法(VD算法)在扩展卡尔曼滤波诸算法中原理较为简单,目标跟踪效果也较好.-Motor the Kalman algorithms (VD algorithm) in the extended Kalman filter the Zhu algorithm is relatively simple principle, target tracking results would be better.
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结合kalman滤波的meanshift跟踪算法,meanshift算法是一种经典的均值漂移跟踪算法,采用颜色直方图作为跟踪特征,具有很高的稳定性和鲁棒性,kalman滤波是一种线性滤波预测算法。在meanshift算法中引入kalman滤波,可以提高算法的稳定性,同时提高算法执行效率。代码中除了avi格式视频读取采用opencv库函数外,核心算法均为纯C++实现,注释详细,很容易理解,同时具有很高的参考价值。 -Meanshift kalman filtering combined track
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粒子滤波的简单的代码仿真,而且还和卡尔曼等算法进行了比较-Simple code particle filter simulation, but also, and Kalman algorithms were compared
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基于卡尔曼滤波的目标轨迹跟踪预测 最优化自回归数据处理算法-Kalman filter based tracking target trajectory optimization autoregression forecasting data processing algorithms
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基于卡尔曼滤波的目标轨迹跟踪预测 最优化自回归数据处理算法-Kalman filter based tracking target trajectory optimization autoregression forecasting data processing algorithms
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