基于MeanShift的目标跟踪算法及实现.doc

对于非线性非高斯系统的多目标跟踪问题，在已获得各目标初始信息和观测信息的基础上，结合联合概率数据关联算法，提出了一种基于数值积分粒子滤波的多目标跟踪算法。仿真结果表明，该算法在解决非线性非高斯系统的多目标跟踪问题时是可行有效的。

这是一篇硕士论文。主要是用OpenCV技术解决运动目标的识别与追踪。其中OpenCV部分讲解的很经典。比较适合学习OpenCV技术的初学者。

针对多目标跟踪算法中经常会面临的各种挑战, 如相机的突然运动、遮挡、误检和外观相似等情况, 提出一种基于核相关滤波(KCF)的分步关联框架。首先, 该算法采用基于卷积神经网络的目标检测器检测目标, 获得准确的检测结果。然后, 为了更好地预测目标的运动状态, 通过加权融合三种特征的跟踪结果, 为每个目标建立一个基于KCF算法的快速跟踪器。此外, 为了有效地降低碎片化轨迹的数量, 该算法通过跟踪片的置信度分步关联轨迹, 并在遮挡的情况下, 利用在线随机蕨重新检测目标。最后利用关联成功的检测信息自适应更新KCF算法中的尺度。实验结果表明, 与现有算法相比, 所提算法能够在各种复杂的条件下, 表现出强大和高效的跟踪性能。

结合实例详细的说明了视频中目标跟踪的一般流程，并介绍了混合高斯模型和kalman跟踪的原理

DEEP SORT目标跟踪算法论文

SORT论文

实际场景中各物体的尺寸差异导致激光三维数据中各物体对应的三维积分区域(SVR)存在差异。在初始帧中,借助于SVR筛选与全局特征匹配完成目标识别,实现对待跟踪目标的自动选取,并且比较四种全局特征描述子的识别能力及运行速度。得到初始帧中的目标位置后,提出了利用全局特征匹配在后续帧中实施目标跟踪的方法。实验结果表明,SVR筛选有利于提高识别跟踪的准确率及算法整体运行速度。

基于FCM聚类的粒子滤波多目标跟踪算法.pdf

这是中国图像图形学报出的一版关于2019年深度学习目标跟踪算法的综述，为PDF格式，全文共28页。大家对近几年深度学习目标跟踪算法有兴趣的可以下载