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基于PyTorch的视觉跟踪库——Python开发

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简介：
这是一款使用Python和PyTorch构建的开源视觉跟踪库，旨在为开发者提供高效、灵活的计算机视觉应用解决方案。 PyTracking是一个基于PyTorch的通用Python框架，用于可视对象跟踪和视频对象分段。最新版本已发布，并包含了我们CVPR 2020论文《视觉跟踪的概率回归》中的代码。 该框架提供了分析结果的相关工具，包括性能指标、图表和表格等。此外，它还支持多对象跟踪功能，所有追踪器都可以在多对象模式下运行。同时，PyTracking也支持视频对象分段（VOS），涵盖了训练、数据集管理和评估等多个方面。另外，还包括用于学习视频对象分割的代码。

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  • 基于PyTorch的视觉跟踪库——Python开发
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    这是一款使用Python和PyTorch构建的开源视觉跟踪库，旨在为开发者提供高效、灵活的计算机视觉应用解决方案。 PyTracking是一个基于PyTorch的通用Python框架，用于可视对象跟踪和视频对象分段。最新版本已发布，并包含了我们CVPR 2020论文《视觉跟踪的概率回归》中的代码。 该框架提供了分析结果的相关工具，包括性能指标、图表和表格等。此外，它还支持多对象跟踪功能，所有追踪器都可以在多对象模式下运行。同时，PyTracking也支持视频对象分段（VOS），涵盖了训练、数据集管理和评估等多个方面。另外，还包括用于学习视频对象分割的代码。
     
  • Vision.rar_labview 跟踪_目标跟踪_视觉 LabVIEW
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    本项目为基于LabVIEW开发的视觉目标跟踪系统，旨在实现高效、精准的目标识别与追踪功能，适用于多种应用场景。 LabVIEW在机器视觉方面有很多资料可供参考，特别是关于目标跟踪、颜色跟踪等方面的例子非常丰富。
     
  • 基于YOLO-V4和Pytorch的视频多目标跟踪系统开发.zip
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    本项目基于YOLO-V4与PyTorch框架，旨在构建高效准确的视频多目标跟踪系统。通过深度学习技术实现对复杂场景下多个移动物体的同时检测与追踪，为智能监控、自动驾驶等领域提供有力支持。 基于YOLO_V4算法与Pytorch的视频多目标跟踪系统的开发 该系统利用先进的YOLO_V4检测框架结合强大的Pytorch深度学习库来实现高效的视频中多个对象的同时追踪功能，旨在为用户提供一个准确、实时且灵活的应用解决方案，在各种监控和分析场景下发挥重要作用。
     
  • 基于MATLAB的SRDCF视觉跟踪算法代码
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    本项目提供了一个基于MATLAB实现的SRDCF（稀疏回归结合密集频率）算法代码，用于高效准确地进行视频序列中的目标跟踪。 计算机视觉跟踪算法SRDCF（正则化约束的KCF/DCF算法）的MATLAB代码可以被直接运行。只需将demo.m文件中的数据路径改为自己的即可使用。此外，还附带了作者论文以及关于该代码的各种解读文档。
     
  • STM32视觉跟踪小车
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    简介：STM32视觉跟踪小车是一款基于STM32微控制器开发的智能车辆项目。该小车能够通过摄像头实时捕捉图像，并利用计算机视觉技术追踪目标物体或颜色，实现自动导航与跟随功能。 基于STM32F427作为主控芯片，并使用OpenMV摄像头来传输图像数据以完成巡线操作。默认情况下系统会寻找黑线进行导航，电机则采用减速电机。提供了一套完整的代码（简称KILL代码），包括了摄像头处理部分以及按键功能的实现，可供参考学习或移植。
     
  • OpenMV视觉跟踪小车
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    OpenMV视觉跟踪小车是一款集成了OpenMV摄像头模块和微型控制系统的智能车辆。通过先进的图像识别算法，该小车能够自主追踪特定目标，并在复杂环境中灵活导航，广泛应用于教育、科研及自动化领域。 **OpenMV视觉追踪小车详解** OpenMV是一款开源的微型机器视觉处理器，以其小巧体积、低功耗及相对较低的成本为嵌入式视觉应用提供了强有力的支持。本项目利用OpenMV模块实现对特定物体（如小球）的识别与追踪，进而控制移动平台进行动态跟踪。接下来我们将深入探讨OpenMV的工作原理以及如何构建一个基于视觉的小车控制系统。 1. **硬件架构** OpenMV通常由微控制器和图像传感器组成，例如STM32系列处理器搭配OV7670或MT9V034摄像头模块。微控制器负责运行固件程序、解析来自传感器的图像数据，并执行所需的图像处理算法；而传感器则用于捕获环境中的画面并将其转化为数字信号供OpenMV进行进一步分析。 2. **图像识别与目标检测** 在使用Python MicroPython编程语言编写代码时，可以利用多种方法来实现视觉追踪功能。例如通过设置颜色阈值以区分特定色调的目标物（如红色小球）；或者运用模板匹配技术寻找预定义形状的物体等。OpenMV库提供了一系列函数支持这些操作，包括`frame_diff()`用于检测图像帧之间的差异、`find_color()`帮助识别目标的颜色以及`find_template()`进行模式匹配。 3. **电机控制** 当成功定位到追踪对象后，下一步便是将位置信息传递给小车的驱动系统。这通常涉及使用串行通信协议（如I2C或UART）与微控制器交换数据，并根据物体的具体坐标调整左右轮子的速度以便于接近目标物。 4. **运动规划和跟踪算法** 实现有效的视觉追踪不仅需要实时检测到目标，还需要合理的移动策略来引导车辆。常用的方法包括PID控制、追击-规避（Pursuit-Evasion）等策略。其中PID控制器通过调节电机速度以减小与目标之间的距离偏差；而追击-规避策略则模拟追赶者的行为模式以便更高效地接近追踪对象。 5. **硬件搭建和软件开发** 要构建一个基于OpenMV的视觉跟踪系统，需要准备必要的组件：包括移动平台底盘、轮子、电机驱动板、电池及OpenMV模块等。将这些部件组装在一起后编写相应的图像处理与控制程序代码，并通过调试优化确保整个系统的准确性和稳定性。 6. **挑战和改进** 在实际应用过程中可能会遇到诸如光照变化或背景干扰等问题，这些问题可以通过增加光源补偿机制或者引入背景消除算法来解决；同时也可以不断调整和完善运动规划策略以提高追踪效果。此外，在硬件层面进行升级（例如采用更高性能的传感器或更强力的电机）同样有助于提升系统的整体表现。 OpenMV视觉跟踪小车项目结合了嵌入式视觉、电机控制及路径规划等多个技术领域，既考验设计师在电路设计方面的技能也要求具备良好的编程能力。通过持续的学习和实践，你可以开发出一款智能化且灵活的小车，在各种场景中表现出色。
     
  • 关于视觉目标跟踪的综述
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    本文对当前视觉目标跟踪技术进行了全面回顾，总结了各种算法的发展历程、最新进展及面临的挑战，并展望未来的研究方向。 分析近年来的视觉跟踪技术，并对其中典型的算法进行对比研究。
     
  • 舰船视觉检测与跟踪-Yolov5-DeepSort-Pytorch-master-boat-track.zip
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    本项目为基于PyTorch框架实现的船舶视觉检测和跟踪系统。采用Yolov5算法进行目标检测，并结合DeepSort算法优化跟踪性能，适用于海上监控等场景。 YOLOv5-deepsort舰船视觉检测和跟踪代码包括训练好的YOLOv5s-boat.pt模型，并附上了训练曲线图以及舰船检测数据集；代码已配置好，安装好环境后可以直接使用，可以保存目标运动的质心坐标并绘制出目标运动轨迹。
     
  • 基于YOLOv5-Deepsort的飞鸟视觉检测与跟踪
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    本研究采用YOLOv5和DeepSort算法结合的方法，实现对飞行鸟类的高效视觉检测与精准追踪。 YOLOv5-DeepSORT飞鸟视觉检测与跟踪系统是一个基于深度学习的复合解决方案，用于在视频或图像序列中实时定位并追踪鸟类。该方案结合了两种强大的技术：作为目标检测器的YOLOv5以及作为追踪算法的DeepSORT。 **YOLOv5** 是一款著名的目标检测框架，在速度、准确性和易用性方面表现出色。它是YOLO系列中的最新版本，经过优化后提升了性能，并引入了一系列改进措施如U-Net架构（结合了收缩路径和扩张路径）、数据增强技术、批标准化及多尺度训练等，从而进一步提高了模型的效能。 **DeepSORT** 是一种基于深度学习的方法，用于物体追踪。它融合了卡尔曼滤波器预测能力和Siamese网络相似度计算的优势，在目标短暂消失后仍能有效重新识别和跟踪它们。通过这种方式，该方法不仅能够准确地估计运动轨迹还能稳定处理复杂的背景及遮挡情况。 在该项目中，YOLOv5首先对输入的视频或图像进行鸟类检测，并输出每个鸟的位置（边界框）及其类别概率；随后DeepSORT利用这些信息初始化追踪器，在后续帧内持续跟踪目标。此过程确保了即使面对复杂环境中的移动和遮挡问题时也能保持连续且稳定的追踪效果。 **关键知识点包括：** 1. **目标检测**: YOLOv5是这一领域的核心，负责识别图像中特定类别的物体，并给出它们的位置（边界框）及其置信度。 2. **U-Net架构**: 该模型使用了结合收缩和扩张路径的U-Net结构，增强了对目标定位的能力。 3. **数据增强**: 包括随机翻转、裁剪等手段来增加训练集多样性，以提升泛化能力。 4. **Siamese网络**: 在DeepSORT中用于计算不同帧间的目标相似度，帮助追踪器保持一致性。 5. **卡尔曼滤波**: 通过预测和校正目标运动提高跟踪的稳定性和准确性。 6. **多尺度训练**: YOLOv5采用此方法以增强对各种大小物体检测能力。 7. **对象追踪**: DeepSORT代表了有效的追踪算法，能够处理遮挡、重叠及快速移动的情况。 此外，整个系统的设计考虑到了实时性需求，适用于包括鸟类生态研究和野生动物保护在内的多个领域。该技术的应用不仅有助于自动识别和跟踪鸟类行为的研究与保护工作，还具有推广到交通监控、体育赛事分析等其他领域的潜力。
     
  • 基于L1最小化的鲁棒视觉跟踪方法
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    本研究提出了一种基于L1最小化技术的鲁棒性增强型视觉目标跟踪算法，有效提升了复杂场景下的追踪性能和稳定性。 题目：基于L1范数最小化的鲁棒性视觉追踪 作者：Xue Mei, 凌海滨 本段落主要解决的问题是视觉追踪中存在的遮挡、腐蚀和其他挑战性问题。 方法概述： 本段落提出了一种在粒子滤波框架中将追踪问题视为稀疏逼近问题的鲁棒性视觉追踪方法，通过这种方法可以有效地利用L1范数最小化来增强跟踪器对上述复杂情况的处理能力。