多摄像机人员跟踪和重新识别（使用视频） 用于“检测/跟踪”和“重新识别”不同摄像机/视频中的个人的简单模型。 介绍 该项目旨在跟踪不同角度的视频中的人。 用于完成此任务的框架分别依靠MOT和ReID来跟踪和重新标识人类的ID。 可以使用YOLO_v3或YOLO_v4来完成跟踪，并且ReID依赖于KaiyangZhou的Torchreid库。 安装 如果您的计算机上未安装 ，请下载 克隆存储库 git clone https : // github . com / samihormi / Multi - Camera - Person - Tracking - and - Re - Identification 创建项目环境 cd Multi - Camera - Person - Tracking - and - Re - Identification conda create

Drone-Detection-and-Tracking

合成Kong径成像matlab代码 Gaze-Tracking STM32 for Gaze Tracking 0、需求： 在软件方案不确定的情况下，完成一个泛用性较好的硬件系统，来外部辅助瞳Kong定位和视线跟踪。 1、方法与原理说明 参考方法：包包和李扬的系统设计； 1、通过外环leds（950nm波长）和内环leds（850nm波长）的交替闪烁，实现明瞳和暗瞳效应； 2、以下编号D4、D5、D17、D18、D39、D40、D61、D62（详细见PCB板丝印）的led 可以单独点亮，完全能达到《瞳Kong-角膜反射原理》的硬件要求。 了解了明瞳（bright eye effect）与暗瞳追踪原理，瞳Kong角膜反射追踪是可以用明瞳和暗瞳两种技术，两种技术又有各自的光源配置。明瞳追踪，是光源与成像设备在同一条光学路径上；暗瞳追踪，即光源放置在成像设备较远的位置(不在同一条光学路径上)，产生瞳Kong比虹膜暗的效果（明显的对比）。 在使用这两种追踪技术时，瞳Kong的检测都会受到不同的因素影响。例如，当使用明瞳追踪时，诸如被试者的年龄和光线环境等因素可能会对眼睛的追踪能力产生影响。被试

FYP_code Final Year Project Multi-Pedestrian tracking MATLAB 源代码

Depth_Camera_Tracking_with_Contour_Cues 论文实现方案概述目标：重现论文 [1] 算法方案内容（详见小节2. 算法实现流程

摘要：Codebox是一个图形工具，可帮助为Go函数/方法/界面创建污点跟踪模型。 您可以在图形（ web ）界面中指定污点逻辑，然后生成CodeQL污点跟踪模型以及这些模型的Go场景测试用例。 例子 创建codebox工具是为了扩展 （Go的官方CodeQL提取器和库）的污点跟踪模型。 您可以在下面找到所有由codebox生成并合并到库中的模型和测试： 污染追踪模型： : 测试： : 导入： : 有关目标的更多信息： : 注意： codebox工具及其作者与GitHub / Semmle没有关系。 这个怎么运作 # - go get go get github.com/gagliardetto/codebox # - Enter the codebox folder: cd $GOPATH /src/github.com/gagliardetto/codebox

paddle版本的tracking代码 paddle版本的tracking代码 paddle版本的tracking代码

最近唯一能够像SiamMask一样在线操作并从边界框初始化开始生成mask的跟踪器是Yeo等人的基于超像素的方法.①作者认为以往直接回归box的方法存在一定的偏差，而使用分割提取mask然后再确定box的方法能够更好的定位box 的宽高。 ②现有的跟踪器，都使用矩形边界框来初始化目标并估计其在后续帧中的位置。尽管简单的矩形很方便，但通常无法正确表示对象。

Data sample for evaluating object tracking (TrackEval).

马里奥matlab代码档案清单 自述文件-此文件smb_tracking.m-示例MATLAB脚本match_template.m-MATLAB函数track_template.m-MATLAB函数input / smb_w4-1.mp4-示例视频输入input / template.mat-包含smb_tracking.m的模板和掩码的数据文件 项目介绍 该项目是对我之前从事的模板匹配项目的扩展，该项目通过视频提要合并了跟踪。 这个想法是使用逐帧模板匹配来定位视频中的模板，并通过基于先前位置减少模板的搜索区域来优化代码。 此代码的本质是使用模板匹配功能，该功能使用平方差的缩放总和。 此模板跟踪算法的一些独特功能： 您可以指定要搜索的先前匹配模板区域周围的radius 。 您可以指定一个threshold以便可以拒绝匹配。 您可以指定radius的growth rate ，这样，如果跟踪的对象离开搜索区域， radius将围绕最后一个已知位置增长，直到再次找到模板为止。 我没有使用平方差的归一化总和，而是选择使用自己的缩放因子对SSD进行归一化。 它可以计算template在任何ima