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采用kalman滤波器进行目标跟踪的源代码,object tracking using kalman filter
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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。-This code complete multiple object tracking/multiple target tracking/multi target tracking/multi object tracking using multiple hypothesis test/multi hypothesis test, builds up a visual surv
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code for object tracking using kalman filter
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用 kalman滤波进行目标物体追踪，有数据，试验成功,matlab编程，图像处理。-Using kalman filter for tracking the target object, including data, test success, matlab programming, image processing.
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两种方法，MHI（历时运动图像）和卡尔曼滤波实现的运动物体跟踪程序。采用VC6+OpenCV1.0-Two methods, MHI (last moving image) and the Kalman filter to achieve the moving object tracking program. Using VC6+ OpenCV1.0
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This contained BG/FG detection(simple version and adaptive background mixture models), blob tracking(connected component tracking and MSPF resolver, mean shift, particle filter), Kalman filter using OpenCV. It can be helpful who studying object detec
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本次实验来源于opencv自带sample中的例子，该例子是用kalman来完成一个一维的跟踪，即跟踪一个不断变化的角度。在界面中表现为一个点在圆周上匀速跑，然后跟踪该点。看起来跟踪点是个二维的，其实转换成角度就是一维的了。
Kalman滤波理论主要应用在现实世界中个，并不是理想环境。主要是来跟踪的某一个变量的值，跟踪的依据是首先根据系统的运动方程来对该值做预测，比如说我们知道一个物体的运动速度，那么下面时刻它的位置按照道理是可以预测出来的，不过该预测肯定有误差，只能作为跟踪的依据。另一个依
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使用卡尔曼滤波器设计的运动物体跟踪。适用于背景也是动态变化的物体跟踪-Tracking moving objects using a Kalman filter design. Applies to the background also dynamic object tracking
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运动目标跟踪在工业过程控制、医学研究、成像制导等领域具有重要的实用价值。目前的研究多基于背景静止的情况，对背景发生移动的情况研究较少。提出了一套完整的移动背景下的目标跟踪算法，首先使用基于互信息的方法配准序列图像的背景。然后使用差分的方法进行运动区域检测，并将其与图像分割技术相结合，得到目标跟踪模板。目标的跟踪基于Kalman滤波的预测，其匹配过程仍基于互信息理论，实验结果证明：该算法具有较高的计算效率和准确性，应用前景广泛。-it is of important practical value
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三维目标下用扩展卡尔曼滤波对非线性系统的目标进行跟踪-By three-dimensional object using the extended Kalman filter for target tracking nonlinear systems
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卡尔曼滤波器物体追踪,利用卡尔曼滤波进行物体小球的matlab仿真程序-Kalman filter object tracking using Kalman filter object ball matlab simulation program
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