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TracTrac提供大量对象跟踪软件，支持Matlab和Python。

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简介：
TracTrac 是一款粒子跟踪测速 (PTV) 软件，其运行速度极其迅速，能够同时追踪超过 10,000 个点（在 Python 环境下可达 100,000 个点），并具备极高的精度，可达到高达 0.01 像素的分辨率。 这使得它与当今最先进的 PIV/PTV 算法形成了良好的竞争态势。 该软件能够追踪各种移动物体，例如鸟类、蚂蚁、谷物以及水流等。 TracTrac 可在 Python (版本 v2 和 v3) 或 Matlab (版本 2012a 及更高版本，包含图像处理工具箱) 上顺利运行。 欢迎您亲自体验！ 您可以在 GitHub 上找到最新的资源和更新：https://github.com/jorishey1234/tractrac

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  • TracTrac：大规模对象追踪工具（支持Matlab和Python）- 开源项目
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    TracTrac是一款开源的大规模对象追踪工具，提供强大的多目标跟踪功能。兼容Matlab和Python环境，适用于计算机视觉、视频分析等领域研究者与开发者。 TracTrac 是一款粒子跟踪测速（PTV）软件，具有极高的速度（每秒可追踪超过 10,000 个点，在 Python 下可达 100,000），并具备高精度的分辨率能力（达到 0.01 像素）。它与最前沿的技术保持同步，并且在 PIV/PTV 算法方面表现出色。这款软件能够追踪任何移动物体，如鸟类、蚂蚁、颗粒和水流等。TracTrac 可以运行于 Python (v2&3) 或 Matlab（版本需高于 2012a 并带有图像处理工具箱）环境内。希望您能尝试使用它！
     
  • Python中实现的多对象跟踪器
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    本项目介绍了一种在Python中实现的对象跟踪算法，能够高效地追踪视频流中的多个目标。该系统利用计算机视觉技术识别、区分并持续监测移动物体，广泛应用于监控、自动驾驶等场景。 Python中的多对象跟踪器提供了易于使用的多种多对象跟踪算法实现。YOLOv3结合CentroidTracker、TF-MobileNetSSD结合CentroidTracker以及视频源支持的其他方法，可以采用不同的多对象跟踪器如CentroidTracker、IOUTracker、CentroidKF_Tracker和SORT等。可用的对象检测器包括基于OpenCV的detector.TF_SSDMobileNetV2、detector.Caffe_SSDMobileNet和detector.YOLOv3。 安装所需版本为3.4.3或更高版本的OpenCV，可以通过相应的命令来完成点安装过程。
     
  • 我将提供一些Python实现的单个和多个对象跟踪算法_包括meanShift、CamShift、Boosting、MIL、KCF
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    本项目包含多种Python实现的对象跟踪算法，涵盖单一及多目标场景。具体算法有meanShift、CamShift、Boosting、MIL以及KCF等，适用于各类视觉追踪需求。 我将介绍一些单个和多个对象跟踪算法的实现方法。这包括 meanShift、CamShift、Boosting、MIL、KCF、TLD、GoTurn 和 MedianFlow 算法。 卡尔曼滤波是一种流行的信号处理技术，用于根据先前运动信息预测移动物体的位置。 Meanshift（均值漂移）和 CAMshift：MeanShift 算法将对象跟踪视为模式搜索问题。该算法由Fukunaga等人在1975年首次提出，它是一种非参数方法，旨在寻找密度函数的最大值点。其过程通过迭代计算一组数据的平均值，并沿均值偏移向量的方向移动这个平均值来实现。 圆的半径也被称为窗口大小，在算法中起着重要作用：太小会导致局部最大值被找到；而过大则可能直接定位到全局最优点，但可能会合并多个模式。因此，为了有效处理这一问题，需要自适应地调整圆形窗口的尺寸。
     
  • EzCar2000 跟踪软件
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    EzCar2000是一款专业的车辆跟踪和管理软件，提供实时定位、行驶轨迹记录及分析等功能，帮助用户高效监控和管理车队或个人爱车。 追线软件EzCar2000 5.5版可以免费打开2M以上的文件，并支持进行测试。
     
  • 对象跟踪的自主无人机系统
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    本项目致力于研发一种能够实现智能对象跟踪功能的自主无人机系统，该系统通过先进的图像识别技术和算法优化，能够在复杂环境中准确捕捉并追踪特定目标。 自主无人机进行对象跟踪的任务是开发一种能够自动追踪目标物体的无人驾驶飞行器。该无人机需要能够在受限运动条件下将目标保持在其视野中心，从而实现有效跟踪。 为了验证这一假设，在AirSim模拟环境中通过获取被跟踪对象（如Car）的实时位置来完成这项任务。尽管在实际应用中可能无法获得精确的位置信息，但这种方法有助于测试自动追踪算法的有效性。此外，利用计算机视觉和几何学技术可以在已知无人机高度、地平线及焦距的情况下从图像帧中估算目标物体的位置。 依赖项 - 张量流（TensorFlow） - OpenCV（可选） 安装说明: 通过执行以下命令克隆代码库： ``` git clone --recursive https://github.com/kshitiz38/autonomous_drone_for_tracking.git ``` 注意：如果未使用`--recursive`标志进行克隆，请手动运行下面的命令来更新子模块： ```shell git submodule update --init --recursive ```
     
  • 基于YOLOv3与DeepSort的TensorFlow对象跟踪实现
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    本项目采用TensorFlow实现了基于YOLOv3的目标检测和DeepSort的目标跟踪算法，适用于多种视频监控场景，有效提升目标识别准确率及连续性。 使用YOLOv3、深度排序（Deep SORT）以及TensorFlow进行对象跟踪的存储库实现了将YOLOv3与Deep SORT结合的方法来创建实时对象跟踪器。YOLOv3利用深度卷积神经网络执行物体检测，而这些结果可以输入到具有深层关联度量的简单在线和实时追踪算法中。 安装步骤如下： 对于TensorFlow CPU版本： ```bash conda env create -f conda-cpu.yml conda activate tracker-cpu ``` 对于TensorFlow GPU版本： ```bash conda env create -f conda-gpu.yml conda activate tracker-gpu ``` 或者直接使用pip命令安装依赖项（适用于CPU）: ```bash pip install -r requirements.txt ```
     
  • WEG挂常用软件，提供最新通道和TGP通道，支持免费安装常用软件
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    WEG挂提供了一个便捷平台，汇集了多种常用软件的最新版本与TGP专属通道，用户可以在此享受免费、快速且安全的软件安装服务。 weg挂常用软件，weg最新通道以及tgp通道可以用于挂载常用的软件。商用版本的完整通道最近刚更新完毕，并且内部自用免费提供。
     
  • （MATLAB程序）基于时差定位(TDOA)的对象跟踪仿真RAR
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    本作品为一款基于MATLAB开发的TDOA对象跟踪仿真工具。通过精确计算信号时差，实现对移动目标的高效追踪与分析，广泛应用于无线通信和雷达系统中。 此示例展示了如何利用到达时间差（TDOA）进行对象追踪的技术应用。文中详细阐述了使用TDOA测量进行定位所面临的挑战，并介绍了适用于单个及多个物体跟踪的算法和技术。 首先，文章解释了TDOA定位作为一种被动技术的工作原理：它通过分析来自不同空间位置接收器接收到信号的时间差异来确定并追踪发射源的位置。当已知信号发出时间（t）和传播速度（c），结合两个接收点r1和r2的到达时间(TOA)，可以计算出目标的确切位置。 接着，文章讨论了在TDOA系统中数据关联过程中的挑战因素——包括几何形状、测量精度以及误报次数等对静态融合算法性能的影响。对于文中所述场景而言，采用静态融合技术能够有效处理真实检测，并维持对实际对象的持续追踪能力。 最后总结指出，在本示例学习过程中掌握了使用TDOA方法跟踪单一及多个目标的技术要点；同时也意识到了在缺乏发射源标识信号的情况下进行多目标追踪所面临的挑战。此外还了解到利用静态融合算法来解决测量级别上的数据关联问题的重要性。