快速移动 消息 （2021.2.13）支持Scaled-YOLOv4模型 （2021.1.3）为YOLO添加DIoU-NMS（+ 1％MOTA） （2020.11.28）Ubuntu 18.04上提供的Docker容器 描述 FastMOT是一个自定义的多对象跟踪器，它实现了： YOLO探测器 SSD检测器 深度SORT + OSNet ReID KLT光流跟踪 相机运动补偿 深度学习模型通常是Deep SORT的瓶颈，这使得Deep SORT无法用于实时应用程序。 FastMOT显著加快整个系统的实时甚至特森运行。 它也提供了足够的灵活性来调整速度精度的权衡，而无需使用轻量级的模型。 为了实现更快的处理速度，FastMOT仅每N帧运行一次检测器和特征提取器。 使用光流来填充间隙。 YOLOv4在CrowdHuman（82％mAP@0.5）上进行了训练，而SSD是TensorFlo

HMM隐马尔科夫模型的C++实现，很全哦，相信对你的学习有帮助>

针对未知探测概率下多目标跟踪问题, 提出一种基于时变滤波算法的多目标概率假设密度(PHD) 滤波器. 算法推导了未知探测概率PHD递推式, 提出了将未知探测概率转化为目标的丢失与接收事件, 并依此建立了目标跟 踪的马尔科夫模型, 给出了该模型下时变卡尔曼滤波最优解, 进而在高斯混和PHD(GMPHD) 框架下推导了算法闭集解. 仿真实验表明, 所提出算法在未知且随时间变化的探测概率情形下, 仍能实时地跟踪各目标, 具有良好的工程应用前景.

多目标跟踪算法多目标跟踪算法多目标跟踪算法多目标跟踪算法多目标跟踪算法

HMM （隐马尔科夫模型）详细资料（含语音识别介绍）

使用联合概率跟踪实现多个目标跟踪，例程中使用4个目标的匀速直线运动，使用穷举法产生互联矩阵A_matrix,其中num表示可行联合事件个数，使用卡尔曼滤波实现滤波

介绍多目标跟踪算法，包括（1）多目标跟踪处理流程，（2）数据关联算法；（3）联合概率数据互联算法介绍多目标跟踪算法，包括（1）多目标跟踪处理流程，（2）数据关联算法；（3）联合概率数据互联算法

使用隐马尔可夫模型对中文文本进行分词

基于HMM进行词性标注示例 把/? 这/? 篇/? 报道/? 编辑/? 一/? 下/? 把/q-p-v-n 这/r 篇/q 报道/v-n 编辑/v-n 一/m-c 下/f-q-v

Python yolo 神经网络实现视频中的行人车辆检测计数（车流量统计）YOLO多目标跟踪与计数,参考链接：https://blog.csdn.net/babyai996/article/details/120820180