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基于粒子滤波器的车道追踪MATLAB代码

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简介：
本项目提供了一套基于粒子滤波算法实现车道线追踪的MATLAB代码，适用于自动驾驶和智能交通系统的开发与研究。 Lane_Tracking_using_Particle_Filters：基于粒子过滤器的车道跟踪Matlab代码。

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  • 基于粒子滤波器的车道追踪MATLAB代码
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    本项目提供了一套基于粒子滤波算法实现车道线追踪的MATLAB代码，适用于自动驾驶和智能交通系统的开发与研究。 Lane_Tracking_using_Particle_Filters：基于粒子过滤器的车道跟踪Matlab代码。
     
  • 基于MATLAB的粒子滤波对象跟踪代码-Simple-Object-Tracking:利用多示例学习与粒子滤波器实现对象追踪
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    本项目提供了一种基于MATLAB的对象跟踪解决方案，采用粒子滤波算法结合多示例学习技术，有效提升了复杂场景下的目标识别精度和稳定性。 粒子筛检的MATLAB代码开发了一个基于粒子过滤器和多实例学习（MIL）的监督跟踪系统。该系统使用原始MIL方法，并且利用粒子滤波器作为样本选取方式，从候选预测中找到最佳观测值。同时通过在线MIL更新外观模型，在此过程中采用类Haar特征作为弱分类器。此外，项目还包括了在MATLAB环境下进行的相关实验分析。
     
  • 基于粒子滤波的视频目标追踪MATLAB源程序
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    本作品提供了一套基于粒子滤波算法实现视频中目标跟踪的MATLAB源代码，适用于学术研究与工程应用。 这是一个基于粒子滤波的视频目标跟踪的MATLAB仿真程序。为了方便大家使用，在文件中附加了一组从视频中提取的仿真图片。需要注意的是，在tracker.m主程序中，读取图片的路径需要改成你存放图片的实际路径。只要路径改对了，其他.m文件无需修改就可以运行了。
     
  • 基于粒子滤波器的多目标跟踪MATLAB代码实现
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    本项目采用粒子滤波算法，在MATLAB平台上实现了高效稳定的多目标跟踪系统。代码模块化设计便于二次开发与应用拓展。 用MATLAB实现对多运动员的实时跟踪有很好的效果。
     
  • PHD.rar_PHD追踪_基于PHD的多目标跟踪_PHD滤波_matlab_多目标追踪与粒子滤波PHD
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    本资源提供了一种基于概率假设密度（PHD）的多目标跟踪方法，利用MATLAB实现，结合了粒子滤波技术，适用于复杂环境下的多目标动态监测。 用于多目标追踪的概率假设密度粒子滤波程序。
     
  • 基于粒子滤波的JPDA多目标追踪算法
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    本研究提出了一种基于粒子滤波的联合概率数据关联（JPDA）方法，有效解决了复杂环境中多目标跟踪问题，提高了目标识别与跟踪精度。 针对非线性非高斯系统的多目标跟踪问题，在获取各目标的初始信息和观测数据的基础上，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方法。仿真结果表明，该方法在处理此类系统中的多目标跟踪问题是可行且有效的。
     
  • 三维目标追踪粒子滤波代码包RAR版
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    本代码包提供了一套基于粒子滤波算法实现三维空间内目标追踪的解决方案，适用于多种应用场景。以RAR格式封装，便于下载与安装使用。 三维目标跟踪粒子滤波程序的MATLAB仿真结果包含图表展示。
     
  • MATLAB 中的粒子滤波目标跟踪代码
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    这段简介可以这样写： 本项目提供了一套基于MATLAB实现的粒子滤波算法用于进行动态场景中的目标跟踪。通过模拟大量随机样本（即“粒子”），该系统能够估计和预测移动物体的位置，尤其适用于处理非线性、非高斯问题，如复杂的视觉追踪任务。 利用粒子滤波目标跟踪的方法来追踪目标。该程序首先进行检测然后执行跟踪。
     
  • MATLAB中的粒子滤波目标跟踪代码
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    本代码实现基于MATLAB的粒子滤波算法进行目标跟踪，适用于计算机视觉与信号处理等领域，为研究和开发提供便捷工具。 MATLAB exchange上有一个基于粒子滤波的目标跟踪代码。
     
  • MATLAB中的视频图像跟踪代码-LIP追踪与Snake活动轮廓及粒子滤波器...
    优质
    本项目提供在MATLAB环境下实现LIP人体关键点检测、Snake活动轮廓模型和粒子滤波器等技术进行视频中目标物体精确跟踪的源码，适用于计算机视觉研究。 我使用MATLAB编写了图像视频追踪代码来实现唇部和眼睛的追踪功能，并加入了一些高级特性。我的蛇算法经过粒子过滤增强处理，能够应对急剧变化的情况（例如在liptracking3.avi中间部分）。此外，该算法还能跟踪其他面部特征：对于眼晴，在liptracking2、liptracking3和liptracking4视频中可以实现全程跟踪唇部；但在某些情况下，比如在liptracking2的第1493帧之后可能无法再追踪到嘴唇（不确定是否由于滤波器的原因），但能够持续追踪大约200帧。不过在整个测试序列里眼睛部位始终能被准确捕捉并分析。 最终输出结果以AVI格式保存，并会替换原有文件内容。若要执行代码，请确保图像文件夹和所有MATLAB脚本位于同一目录下，且该目录的名称应与所使用的视频数据集相匹配（例如liptracking2, liptracking3或liptracking4）。有两种方式可以运行我的程序：一是直接调用entry.m来依次完成在线跟踪；二是手动通过main.m函数进行处理，其调用格式为main(文件夹名, 根节点, 开始索引, 结束索引)。实时显示模式下每帧都会逐个展示出来，但速度较慢，因此建议等待程序全部运行完毕后再查看最终结果。 每次执行完成后每个测试序列都将生成相应的视频输出作为追踪效果的呈现方式。