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搜索资源 - target tracking estimation
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目标：手工选择视频图像上的待跟踪目标；利用块匹配的方法估计目标区域在下一帧图像中的位置；循环这个过程直到目标从图像帧中消失。
技术：avi视频流的帧读取；图像帧存储格式的了解；RGB图像的灰度化；灰度图象的平滑滤波；块运动估计算法的实现；使用MFC显示图像帧；MFC上鼠标事件的使用。
-objectives : manually select video images on the question target tracking; Use block matching methods
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复杂场景下运动目标的实时跟踪，在完成对目标模式匹配，目标运动估计和石台控制处理的基础上，对三个模块力加以综合，实现对运动目标的实时跟踪。-sports complex scene and real-time tracking of the target, the completion of the target pattern matching, Target Motion estimation and control of Shitai, on the basis of three integ
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关于视频的课件，内容全面，包括：视频的各种编码，目标检测，目标运动估计，目标跟踪，视频建模等。-On the video courseware, comprehensive, including: a variety of video encoding, target detection, target motion estimation, target tracking, video modeling.
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This paper studies the problem of tracking a ballistic object in
the reentry phase by processing radar measurements. A suitable
(highly nonlinear) model of target motion is developed and the
theoretical Cramer—Rao lower bounds (CRLB) of estimat
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This paper studies the problem of tracking a ballistic object in
the reentry phase by processing radar measurements. A suitable
(highly nonlinear) model of target motion is developed and the
theoretical Cramer—Rao lower bounds (CRLB) of estimat
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This paper studies the problem of tracking a ballistic object in
the reentry phase by processing radar measurements. A suitable
(highly nonlinear) model of target motion is developed and the
theoretical Cramer—Rao lower bounds (CRLB) of estimat
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在机动目标跟踪中，机动目标模型是机动目标跟踪的基本要素之一，一般希望机动目标模型能准确表征目标机动时的各种运动状态。比较常用的模型有匀速运动(CV)模型、匀加速运动(CA) 模型、时间相关模型（Singer）和机动目标“当前”统计模型。上述模型均采用机动频率表征目标的机动情况。在应用当中，通常采用固定的机动频率，这就表示机动目标的机动时间是一定的，而实际上机动目标的机动时间是不断变化的，也就是说机动频率是不断变化的，采用固定机动频率必然会带来误差。采样周期在0.5—2S时，机动频率越小跟踪精度越
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This method is used for tracking wavelet/optical flow-based
detection for automatic target recognition in the following paper:
Dessauer, M. and Dua S. “Wavelet-based optical flow object detection, motion estimation, and tracking on moving vehic
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用matlab编写的GPS卡尔曼滤波跟踪算法，可用于GPS导航里目标跟踪估计等，非常好用！-Prepared using matlab GPS Kalman filter tracking algorithm can be used for GPS navigation in target tracking estimation, very easy to use!
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跟踪问题本质上是一个混合系统的状态估计问题[38】，即利用传感器的离散
观测来估计所感兴趣区域内目标个数和状态的过程，其中目标状态包括运动分量
(位置、速度、加速度)和属性信息(信噪比、谱特征，身份信息等)。目标跟
踪问题根据跟踪环境的不同可以分为单机动目标跟踪和多机动目标跟踪。-Tracking is essentially a hybrid system of the state estimation problem [38】, namely the use of sensors
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用MATLAB编写的单目标跟踪算法程序，采用了递归式算法，包括极大似然然估计，卡尔曼滤波，扩展卡尔曼滤波和无迹卡尔曼滤波，带有注释，易于理解。-Written with the MATLAB program single-target tracking algorithm, using recursive algorithms, including maximum likelihood estimation, Kalman filtering, extended Kalman filter an
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统的联合概率数据关联算法(IPDA)是在密集杂波环境下的一种良好的多目标跟踪算法，
但它是针对单传感嚣对多目标跟踪的情况下使用，不能直接用于多传感器对多目标的跟踪。针对这
一问题，文中提出了一种适用于多传感器多目标跟踪的JPDA算法，它以极大似然估计完成对来自
多传感器的测量集合进行同源最优分划，然后采用JPDA方法对多目标进行跟踪。经过理论分析和
仿真试验，证明了该方法能有效地进行多传感器多目标的跟踪，且具有算法简单、跟踪精度高、附
加的计算量小等优点。-Abstract)
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主要用于各种的状态估计滤波，在目标跟踪和定位方面有很强的应用，在实际项目中有应用的范例-Mainly used for a variety of state estimation filter, target tracking and positioning in a strong application in practical projects are examples of applications
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对于机动目标的新的跟踪算法与研究 机动目标跟踪的一种对输入估计法的改进-The new maneuvering target tracking algorithm of maneuvering target tracking with an improved input estimation
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双基阵纯方位目标跟踪无偏最小二乘估计算法Two Arrays bearing target tracking algorithm for unbiased least squares estimation-Two Arrays bearing target tracking algorithm for unbiased least squares estimation
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该算法主要是利用Kalman滤波算法实现目标的跟踪及参数估计。-The algorithm Kalman filtering algorithm is the main goal tracking and parameter estimation.
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本文讨论了小波神经网络在机动多目标跟踪中的应用,多目标跟踪就是主体为了维持对多个目标(客体)当前状态的估计而对所接收的量测信息进行处理的过程。以非线性大规模并行分布式处理为特征的神经网络可以解决传统的目标跟踪方法的难以解决的计算量组合爆炸问题以及需要确定机动目标的数学模型的问题, 将小波分析原理与神经网络相融合,提出了基于小波神经网络的目标跟踪方法来提高系统的学习能力、表达能力以及机动多目标状态的估计精度。-This article discusses the application of wa
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多目标跟踪的主程序，包含跟踪起始，数据关联，目标状态估计等过程-The main process of multi-target tracking, including track initiation, data association, target state estimation process
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多无人机（Unmanned Aerial Vehicle，UAV）协同目标跟踪在军/民用方面有
着广泛而又迫切的应用需求和重要的理论研究价值，是目前多 UAV 系统自主控制
领域的一个重要研究方向。本文以 UAV 执行对地侦察打击任务为应用背景，针对
复杂环境中多 UAV 协作式跟踪地面移动目标问题，重点围绕目标状态融合估计和
观测航迹优化两项关键内容展开研究-Multi-UAV (Unmanned Aerial Vehicle, UAV) has a broad and col
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A bayesian estimation for single target tracking based on state mixture models
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