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DSST目标追踪源码

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简介：
DSST目标追踪源码是一款基于动态尺度模板匹配算法的高效目标跟踪软件开发工具包，适用于计算机视觉和视频分析领域。 DSST在处理目标检测中的多尺度变化（如横向移动的车辆、行人以及快速运动的目标）方面优于KCF多目标跟踪算法，并且能够有效配合深度学习技术提高检测速度。

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  • DSST目标追踪源码
    优质
    DSST目标追踪源码是一款基于动态尺度模板匹配算法的高效目标跟踪软件开发工具包，适用于计算机视觉和视频分析领域。 DSST在处理目标检测中的多尺度变化（如横向移动的车辆、行人以及快速运动的目标）方面优于KCF多目标跟踪算法，并且能够有效配合深度学习技术提高检测速度。
     
  • DSST目标追踪算法
    优质
    DSST是一种先进的计算机视觉算法，专注于动态场景下的目标持续跟踪。该方法结合了多种特征和自适应机制，在复杂环境中表现出色。 大神的作品使用VS和OpenCV实现，具有良好的跟踪效果且算法速度快。
     
  • 目标追踪，目标追踪算法，MATLAB
    优质
    本项目专注于开发和优化目标追踪算法，并利用MATLAB软件进行模拟与测试，旨在提升视频分析中对象识别与跟踪的准确性和效率。 比较卡尔曼滤波算法与交互式多模型机动目标跟踪算法的性能。
     
  • EKF.rar_EKF追踪_matlab直线_目标追踪_目标追踪EKF_纯方位追踪
    优质
    本资源包含基于EKF（扩展卡尔曼滤波）算法的目标追踪MATLAB代码，适用于直线运动和纯方位测量情况下的目标跟踪问题。 纯方位跟踪：当目标采用匀速直线运动模型时，可以迅速收敛。
     
  • DSST相关滤波目标跟踪代码.zip
    优质
    本资源提供了一种基于DSST（ discriminative correlation filter with scale adaptation and channel features）算法的目标跟踪解决方案。该代码适用于各种视频场景中的对象跟踪问题，并支持尺度自适应调整，具有良好的实时性和准确性。 相关滤波目标跟踪算法是一种用于计算机视觉领域的技术方法，主要用于视频序列中的目标定位与追踪。通过在频域上进行快速傅里叶变换来实现高效的模板匹配，该算法能够在保持较高准确度的同时达到实时处理的速度要求。近年来，随着深度学习的发展，基于相关滤波的目标跟踪器结合卷积神经网络的特征提取能力得到了进一步提升，在复杂场景下的表现尤为突出。
     
  • DSST方法的目标实时跟踪
    优质
    DSST方法是一种先进的计算机视觉技术，专注于实现复杂环境下的目标实时跟踪。此算法结合了多种特征检测机制，能够高效地适应目标在大小、形状及遮挡情况上的变化，为视频监控和自动驾驶等领域提供了可靠解决方案。 相关滤波是近年来学术界提出的最优秀的实用跟踪框架。DSST Tracker同时解决了目标的位移和尺度跟踪两大问题，并可应用于实际场景。
     
  • KCF_APCE_FFTTools_目标追踪_kcf_APCE_算法_源码
    优质
    本项目提供KCF (Kernelized Correlation Filters) 和 APCE (Adaptive Principle Component Elimination) 算法结合FFT工具的目标追踪源代码，适用于高效精确的视频目标跟踪研究。 KCF相关滤波算法是一种基于判别式的跟踪方法，能够将目标与背景区分开来。
     
  • KCF目标追踪
    优质
    KCF目标追踪是一款基于Kernelized Correlation Filters(KCF)算法开发的目标跟踪工具，能够在视频流中高效、准确地定位并追踪感兴趣对象。 KCF（Kernel Correlation Filters）目标跟踪是一种高效的目标跟踪算法，在计算机视觉领域应用广泛。该方法利用核相关滤波器在频域内进行快速计算，能够实现实时的视频目标追踪，并且具有较好的准确性和鲁棒性。通过不断更新模型来适应目标外观的变化，KCF能有效处理如遮挡、光照变化等复杂场景下的跟踪问题。
     
  • TLD目标追踪
    优质
    TLD目标追踪是一款先进的计算机视觉软件工具，专门设计用于精确捕捉和分析视频中的移动对象，广泛应用于监控、体育赛事分析及自动驾驶技术等领域。 TLD目标跟踪算法使用OpenCV与VS2010编写，并且可以运行。
     
  • 基于MATLAB的视频目标追踪代码——Tracking_by_detection：结合YOLOv3、KCF、DSST及KF算法
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    本项目利用MATLAB实现了一种视频中目标跟踪的方法，融合了YOLOv3物体检测与KCF、DSST和卡尔曼滤波(KF)等多目标跟踪技术。通过这种结合，可以有效地提高目标追踪的准确性和鲁棒性。 我的本科毕设项目主要通过YOLOv3进行目标识别，并利用KCF-DSST-APCE算法完成抗遮挡的尺度变化跟踪，同时使用卡尔曼滤波器来估计目标（包括行人和车辆）的位置。整个系统基于Python 3开发，在测试环境中运行良好：Intel Core i5-8300H、Nvidia GTX1050Ti、Ubuntu 18.04 LTS操作系统下运行。 项目需求： - CUDA9.0 - CUDNN7 - Python3 - OpenCV 3.4.4 代码结构包括以下几个部分： yolo.py：负责目标检测。 fhog.py：提供FHOG特征，帮助提高跟踪准确性。 tracker.py：实现跟踪功能的核心逻辑。 run.py：项目的基本框架文件。 run2.py：在此基础上增加了更多的可视化效果。