建议先看说明:https://blog.csdn.net/qq_33789001/article/details/149879196 在增强现实(AR)技术快速发展的今天，Rokid AR眼镜作为国内新兴的AR设备，为开发者提供了强大的空间计算能力和沉浸式交互体验。本实现聚焦于AR技术的核心功能之一——图像识别与跟踪，通过Unity引擎和C#编程，展示了如何在Rokid AR平台上构建精准的视觉识别系统。 图像识别与跟踪技术是AR应用的基石，它使虚拟内容能够与现实世界中的特定标记或图像建立稳定的空间关系。本文将介绍最基础的功能--图像识别与跟踪的完整实现过程。 核心实现原理 系统基于Rokid SDK的事件驱动架构： 图像检测事件：OnTrackedImageAdded响应新图像的识别 实时跟踪事件：OnTrackedImageUpdate处理图像位置/旋转变化 消失处理事件：OnTrackedImageRemoved清理虚拟对象 实现动态的识别后的相应处理。 本工程以插件V3.0.3为例，硬件要求如下： 1）可进行Unity开发的PC设备：支持用于Unity开发的Mac或Windows PC设备。 2）空间计算设备：配备Rokid Station Pro/Rokid Station2设备。 3）眼镜设备：配备Rokid Max Pro/Rokid Max/Rokid Max2眼镜。 软件要求： 1）Unity开发环境：使用Unity 2022 LTS版本。 2）Android Build Support环境：Android SDK、NDK Tools、OpenJDK。 3）移动平台支持：Android Platform号码应为28至34。 4）操作系统要求：YodaOS系统(眼镜系统)版本不低于v3.30.003-20250120-800201。

基于DSP的运动目标识别与跟踪系统基于DSP的运动目标识别与跟踪系统

主流三大机器视觉算法YOLO FASTRCNN SSD算法，综合对比采用SSD算法，识别速度精度高且迅速。 像医院等比大学还要大的地方，若能结合监控探头对主要的车位停车部分进行提取，在用户进入停车场前或者作为跟踪显示空车位，对用户停车的效率将大幅度提升。 后期可以利用视觉建模结合真实地图形成跟踪显示系统，那么对于真实的情况落地将会得到大幅度推进，或是商家或是公益，又有谁不会为在进入大型停车场前而烦恼呢？ 若作为自动驾驶 智慧泊车系统等方面，可以利用此作为视觉引导，从车入场开始，实行跟踪等设置，设置完成后再利用车本身后探头对于车位线的识别技术，结合导航或是其他的系统设置，成功完成自动泊车。 本资源耗费了极大的标注劳动力，前后多次实验尚达到一个还不错的效果。 以上所写均属于一个本人的粗浅理解，或许对很多的地方理解尚且不到位，更了解的可以和我交流，乐意接受哈哈。 制作不易，此场景已多次参加比赛，结合评价尚且不错，未经允许禁止其他公共用途。 对训练感兴趣的可以私信我，下次再会！ BYE~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~

适用于yolov5 6.0版本的 拥挤人群识别跟踪权重

基于stm32f4的OV2640图像识别跟踪

基于opencv的车辆跟踪、应用质心跟踪算法实现，准备率高

OPENCV基于摄像头图像采集运动目标跟踪及人脸识别技术_VC++_摄像头图像采集_人脸识别跟踪

yolo3，目标检测、识别、跟踪， 人和车 都已经实现 程序入口是app.py 已在python 3.7 tensorflow 1.12.0上测试通过 详细说明请参照代码 里面有详细注释

人工智能技术的发展促进了人机交互的快速改善。 该系统使用Kinect视觉图像传感器来识别人体骨骼数据并完成对操作员动作的识别。 通过以计算机软件为核心的上位机平台对实时数据的过滤处理，对算法进行编程，实现了从数据到控制信号的转换。 系统通过串行通信的传输方式将信号以Arduino为核心传输到下层计算机平台，从而完成对转向器的控制。 为了验证该理论的可行性，研究小组构建了4自由度机械臂控制系统并完成了软件开发。 它可以在计算机操作界面上实时显示其他功能，例如当前的骨骼角度和运动状态。 实验数据表明，基于Kinect的运动识别方法可以有效地完成对预期运动的跟踪，并完成对指定对象的抓取和传递，具有极高的可操作性。

运算速度尚可，win10的64位系统，vs2015+opencv3.4，直接可运行，只需要改变视频读入的路径即可