JPDA 雷达目标跟踪算法matlab源程序，能实现两个匀速直线运动目标。 感谢原作者，希望对大家有所帮助 JPDA 雷达目标跟踪算法matlab源程序，能实现两个匀速直线运动目标。 感谢原作者，希望对大家有所帮助

目标跟踪数据处理是导航、制导和测控的核心组成部分。本文以航空雷达 目标测控后台数据处理为背景，以飞机稳定的主动飞行过程为研究对象。通过 对点迹和航迹的相关处理，得到最贴近实际目标的运动轨迹。分析目标的运动 轨迹，估计目标运动意图，实现目标跟踪，为相应的指挥决策奠定基础。

基于检测的多目标跟踪，可自定义类别进行训练、测试。效果不错，可达实时。算法应用keras/torch编码，逻辑清楚，配有代码解析图，适合多目标跟踪入门新手。

多目标跟踪源码，运动目标跟踪，代码,适用于桌面平台

代码使用vs2010 + opencv2.2开发，可以检测目标、跟踪多个目标

这个工具可以对连续的图片集或者一个视频进行半自动化标注，可以用来标注目标检测和多目标跟踪需要的数据，所谓半自动化，是针对多目标跟踪数据集的标注来说的，就是不用每一帧都重新标目标，且能通过内置的多目标跟踪算法自动预测出下一帧的目标位置并与上一帧的目标编号一一对应，只需手动对自动预测的框做微调即可，非常快捷，亲测一小时标注500-1000张完全没问题。

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提出了一种用于空间配准和多目标跟踪（MTT）的扩展产品多传感器基数化概率假设密度（PM-CPHD）滤波器。 目标的数量和状态以及传感器的偏差是通过这种方法联合估算的，而无需数据关联。 蒙特卡罗（MC）仿真结果表明，所提出的方法（i）的性能优于（i），尽管在计算上要比用于联合空间配准和MTT的扩展多传感器PHD滤波器要好； （ii）优于多传感器联合概率数据关联（MSJPDA）过滤器，该过滤器在杂波相对密集时也适用于联合空间配准和MTT。

据我目前了解掌握，多目标跟踪大概有两种方式：基于初始化帧的跟踪，在视频第一帧中选择你的目标，之后交给跟踪算法去实现目标的跟踪。这种方式基本上只能跟踪你第一帧选中的目标，如果后续帧中出现了新的物体目标，算法是跟踪不到的。这种方式的优点是速度相对较快。缺点很明显，不能跟踪新出现的目标。基于目标检测的跟踪，在视频每帧中先检测出来所有感兴趣的目标物体，然后将其与前一帧中检测出来的目标进行关联来实现跟踪的效果。这种方式的优点是可以在整个视频中跟踪随时出现的新目标，当然这种方式要求你前提得有一个好的“目标检测”算法。本文主要讲述Option2的实现原理，也就是TrackingByDetecting的跟踪方

与多目标跟踪（MultipleObjectTracking简称MOT）对应的是单目标跟踪（SingleObjectTracking简称SOT），按照字面意思来理解，前者是对连续视频画面中多个目标进行跟踪，后者是对连续视频画面中单个目标进行跟踪。由于大部分应用场景都涉及到多个目标的跟踪，因此多目标跟踪也是目前大家主要研究内容，本文也主要介绍多目标跟踪。跟踪的本质是关联视频前后帧中的同一物体（目标），并赋予唯一TrackID。随着深度学习的兴起，目标检测的准确性越来越高，常见的yolo系列从V1到现在的V5（严格来讲V5不太算），mAP一个比一个高，因此基于深度学习的目标检测算法实际工程落地也越来