在当前快速发展的计算机视觉领域中，多目标跟踪（Multi-Object Tracking，简称MOT）和行人重识别（Re-identification，简称ReID）是两个重要的研究方向。MOT关注于视频监控场景中对多个目标的实时跟踪问题，而ReID则致力于解决跨摄像头场景下行人身份的识别问题。本项目基于深度学习框架和算法，实现了视频中行人MOT和ReID特征提取的完整流程。 YOLOv5是一个高效且先进的目标检测算法，它基于卷积神经网络（CNN），能够在视频流中快速准确地识别和定位多个目标。YOLOv5以其出色的性能在实时目标检测任务中得到广泛应用，其速度快、准确率高、易于部署的特点使其成为构建复杂视觉系统的基础组件。 Deepsort是一个强大的多目标跟踪算法，它结合了深度学习技术来改善传统跟踪算法的性能。通过将检测到的目标和已有的跟踪目标进行关联，Deepsort能够有效地处理遮挡、目标交叉等复杂场景，保证了跟踪的连续性和准确性。 Fastreid是针对ReID任务而设计的深度学习算法，它专注于从图像中提取行人的特征，并将这些特征用于识别特定的行人个体。Fastreid在特征提取和特征匹配上具有优越的性能，特别是在大规模和复杂的监控环境中，能够实现行人的跨摄像头跟踪和识别。 本项目将Yolov5、Deepsort和Fastreid三种算法相结合，通过重构源码，实现了视频中行人的检测、跟踪和身份识别的一体化处理。具体来说，首先利用YOLOv5算法进行实时视频帧中的行人检测，然后通过Deepsort算法实现对检测到的行人目标进行稳定跟踪，最后利用Fastreid算法提取行人的特征，并进行跨摄像头的ReID处理。 项目中包含的“mot-main”文件，很有可能是包含核心算法和接口的主文件夹或主程序入口。在这个文件夹内，开发者可以找到用于行人检测、跟踪和ReID的关键代码模块，以及调用这些模块的接口程序。这些代码和接口为研究人员和工程师提供了便于使用和集成的工具，从而能够快速搭建起视频行人MOT和ReID的完整系统。 此外，项目可能还包括数据预处理、模型训练、性能评估等相关模块。这些模块的集成，有助于用户自定义训练数据集，优化模型参数，以及评估跟踪和识别系统的性能。整个系统的设计兼顾了性能与易用性，适合于安防监控、智能交通、公共安全等需要实时行人跟踪和身份识别的场景。 在实际应用中，该项目可以显著提高行人跟踪和识别的准确性和效率，为用户提供强大的技术支持。例如，在城市监控系统中，可以实时地跟踪并识别视频中的特定个体，从而在紧急情况或安全事件发生时，提供及时有效的信息支持。同时，该技术在零售分析、人流量统计等场景中也具有潜在的应用价值。 基于Yolov5-Deepsort-Fastreid源码重构的视频行人MOT和行人ReID特征提取代码、接口，展现了人工智能在视频分析领域的先进技术和应用潜力，为相关领域的研究和开发提供了强有力的工具和平台。

MOT-sGPLDA-SRE14 说话人验证的PLDA多目标优化培训 准备数据，创建目录./data和./temp 将NIST SRE14 i-vector挑战官方数据放在“ ./data/”上，其中有“ development_data_labels.csv，dev_ivectors.csv，ivec14_sre_segment_key_release.tsv，ivec14_sre_trial_key_release.tsv，model_ivectors.csv，target_speaker_peak。 运行./python/sre14_preprocess.py。 它将生成“ ./temp/sre14.mat” 运行./matlab/gplda_demo.m 该脚本将显示为“ ./temp/sre14.mat”，结果为2.347、2.456（开发数据集，EER），2.307（评估

《DarkLabel 2.4：视频标注与MOT自动标注工具详解》 在信息技术日新月异的今天，数据标注成为人工智能模型训练的关键环节。尤其是对于视频内容的理解和处理，精准的多目标跟踪（Multiple Object Tracking, MOT）标注至关重要。今天我们将深度探讨名为“DarkLabel 2.4”的视频标注工具，它专为MOT任务设计，提供了自动标注功能，极大地提升了标注效率。 DarkLabel 2.4是一款高效、易用的视频分析和标注软件，主要服务于计算机视觉领域的研究者和开发者。它的核心功能是帮助用户对视频中的多个对象进行精确的定位、跟踪和标注，以生成可用于训练机器学习和深度学习模型的数据集。在MOT场景中，这个工具尤其得力，能够自动识别和追踪视频中的各个目标，从而减轻了手动标注的工作量。 让我们了解DarkLabel 2.4的界面和操作流程。该软件提供了一个直观的图形用户界面，使得标注工作变得更加便捷。用户可以加载视频文件，然后通过画框或点选的方式定义初始目标对象。一旦设定好目标，软件会自动进行跟踪，生成连续帧中的目标轨迹。如果自动标注的结果需要调整，用户可以方便地进行编辑，确保每个目标的标注都准确无误。 DarkLabel 2.4支持多种标注格式，包括广泛使用的MOTChallenge格式。这种格式用于多目标跟踪数据集，包含了目标的ID、边界框坐标、时间戳等信息，便于研究人员将标注数据直接应用于MOT算法的训练和评估。此外，该工具还支持自定义标注格式，满足不同项目的需求。 再者，DarkLabel 2.4在自动标注方面的表现尤为突出。它采用先进的计算机视觉技术，如目标检测和关联算法，来实现自动跟踪。这意味着用户可以预先设定一些基础规则，软件会根据这些规则自动处理大部分的标注工作，显著提高了标注效率。当然，自动标注并非完美无缺，仍需人工校验，但无疑大大减少了手动操作的时间。 关于“DarkLabel2.4-视频标注-MOT标注工具-自动标注.7z”这个压缩包，它包含的是DarkLabel 2.4软件的完整版本，以及可能的相关文档和示例数据。用户解压后，按照指导即可安装和运行这款工具，开始自己的视频标注之旅。 DarkLabel 2.4是一款强大的视频标注工具，特别适合处理多目标跟踪任务。其自动标注功能的引入，使得大规模视频数据的标注工作变得更为可行，为AI模型的训练提供了高效的数据支持。无论是学术研究还是工业应用，这款工具都能成为你得力的助手，推动你的项目更进一步。

FairMOTVehicle A fork of FairMOT used to do vehicle MOT(multi-object tracking). You can refer to origin fork 车辆跟踪，效果如下，此测试未经过训练(Results of vehicle mot is as follows, the video seq has not been trained)： 使用UA-DETRAC公开数据集训练FairMOT(Using UA-DETRAC as training dataset for vehicle tracking) UA_DETRAC是一个公开的车辆跟踪数据集, 共8万多张训练数据集，每一张图的每一辆车都经过了精心的标注。 训练方法(具体调用时，根据服务器目录, 修改自定义路径) (1). 使用gen_labels_detrac.py脚本

在分析无刷直流电机 BLDC 数学模型的基础上 提出了无刷直流电机系统仿真建模的新方法 在 Matlab/Simulink中 建立独立的功能模块 如 BLDC 本体模块 电流滞环控制模块 速度控制模块等 再进行功能模块的有机整合 搭建无刷直流电机系统的仿真模型 为保证仿真 快速性和有效性 模型采用分段线性法生成梯形波反电动势 系统采用双闭环控制 速度环采用 PI 控制 电流环采用滞环电流控制 仿真结果证明了该方法的有效性 同时也适用于验证其他控制算法的合理性 为实际电机控制系统的设计和调试提供了新的思路

transcenterv2的coco_pretrained.pth

mot2bin 拖入即转

小工具 因为用到转化文件格式网上找了一圈都没有 于是自己写了一个 S19格式转bin 根据地址差异自动补全0XFF 采用控制台执行应用程序 参数为待转化文件 完成后在现有文件路径下生成后缀.bin文件

自己项目上要做生产文件，bin比较麻烦要填地址所以写了个bin转mot的代码，刚写的代码还带着热气哦 //char*in bin文件路径 //char* out mot文件路径 //unsigned int addr bin文件偏移地址

LPC_MOT 这是论文“学习用于多对象跟踪的提案分类器”的代码 在2021年IEEE计算机视觉和模式识别会议（CVPR）上发表的论文。 纸张： 注意：这不是最终版本。 BibTex @inproceedings{dai2021LPC, title={Learning a Proposal Classifier for Multiple Object tracking}, author={Dai, Peng and Weng, Renliang and Choi, Wongun and Zhang, Changshui and He, Zhangping and Ding, Wei} booktitle=IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR), year=2021 } 用法