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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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简介：
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。

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  • 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。
     
  • 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。
     
  • 基于KCF算法的快速目标追踪Matlab程序
    优质
    本简介介绍了一种利用KCF（Kernelized Correlation Filters）算法开发的MATLAB程序，旨在实现高效且准确的目标跟踪功能。该程序结合了高效的傅里叶变换技术和多通道特征表示方法，以适应各种视频场景中的目标追踪需求。 基于KCF算法的高速目标跟踪MATLAB程序能够实现快速且精准的目标追踪。
     
  • 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。
     
  • 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。
     
  • Python实现的KCF目标追踪算法
    优质
    本简介介绍了一种基于Python语言实现的目标跟踪算法——KCF（Kernelized Correlation Filters），该算法利用高效的频域计算方法实现实时性能。 KCF目标追踪算法的Python实现。
     
  • 基于KCF的目标跟踪算法结合HOG和CN特征的Matlab实现代码
    优质
    本项目提供了一种在Matlab环境下实现基于KCF（Kernelized Correlation Filters）目标跟踪算法的代码。该算法融合了HOG（Histogram of Oriented Gradients）与CN（Color Names，颜色名称）两种特征，从而显著提升了目标追踪的精度和鲁棒性。此代码适用于计算机视觉领域的研究者及开发者，旨在帮助用户快速掌握并应用KCF目标跟踪技术。 将MD大神提出的CN特征融合到KCF中的方法是简单的线性相加。代码中有部分注释是由谷歌翻译生成的，可以忽略这些注释。
     
  • 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。
     
  • 基于核相关滤波的单目标追踪KCF算法
    优质
    简介：本文探讨了一种高效的单目标跟踪技术——KCF（Kernelized Correlation Filters）算法，该算法利用核相关滤波器对图像序列中的单一目标进行精确而快速地定位与追踪。 KCF算法的源代码经过修改后可以在MATLAB 2017a上运行。该算法由João F. Henriques开发。
     
  • KCF追踪算法
    优质
    KCF（Kernel Correlation Filters）是一种用于目标跟踪的高效算法，通过结合核方法和循环同hift技术，在保持高精度的同时实现快速计算。 KCF跟踪算法的Matlab实现包含代码及视频图片素材。