Advertisement

Tracking radar targets using multiple reflection points.pdf

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：None

简介：
本文探讨了利用多反射点追踪雷达目标的新方法，通过提高信号接收精度和覆盖范围，增强对复杂环境中的目标跟踪能力。 Tracking radar targets with multiple reflection points

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • Tracking radar targets using multiple reflection points.pdf
    优质
    本文探讨了利用多反射点追踪雷达目标的新方法，通过提高信号接收精度和覆盖范围，增强对复杂环境中的目标跟踪能力。 Tracking radar targets with multiple reflection points
     
  • Tracking Radar Targets with Multiple Reflection Points
    优质
    本文探讨了利用雷达追踪具有多个反射点目标的方法和技术，分析了复杂环境中如何提高跟踪精度和可靠性。 跟踪算法是一种用于在视频序列或图像流中定位目标对象的技术。它通过分析一系列帧中的特征点来实现对特定对象的持续识别与追踪。这类算法广泛应用于自动驾驶、监控系统以及人机交互等领域，能够提高系统的智能化水平和用户体验。 为了确保高效准确地执行任务，跟踪算法需要具备良好的初始化能力（即在第一帧中正确检测并标记目标）、稳健的目标描述符以应对遮挡或视角变化等挑战，并且能够在长时间序列上保持稳定性。此外，优化计算复杂度也是研究的重点之一，以便于实现在资源受限的设备上的实时处理。 综上所述，跟踪算法的研究与发展对于推动相关技术领域的进步具有重要意义。
     
  • Multiple-Target Tracking via Continuous Energy Method
    优质
    本论文提出了一种基于连续能量方法的多目标跟踪算法，通过优化能量函数实现对多个移动目标的同时精准定位与追踪。 本程序是 Anton Andriyenko 和 Konrad Schindler 在2011年发表于CVPR上的文章《Multi-Target Tracking by Continuous Energy Minimization》的配套代码。该程序包包含调试说明，可供科研学习使用。此程序用 MATLAB 和 C++ 编写。
     
  • Object Tracking Using Kalman Filter.rar
    优质
    本资源提供了一种基于卡尔曼滤波器的对象跟踪方法，适用于计算机视觉领域的目标定位与追踪问题，能够有效处理噪声干扰和预测对象运动状态。 在MATLAB中创建了一个用于单目标跟踪的程序（.m文件），并对部分英文注释进行了翻译并添加了新的注释以方便理解。该程序可以直接运行，并且可以保存生成的结果视频。
     
  • Knowledge-Based Radar Detection, Tracking, and Classification
    优质
    本研究聚焦于雷达系统中知识驱动的目标检测、跟踪与分类技术。通过融合领域内专业知识和先进算法模型，提升系统的识别精度及处理复杂环境的能力。 关于认知雷达的入门书籍，《基于知识的雷达检测、跟踪、分类问题》非常不错。
     
  • Multiple Radar Dataset: 多雷达数据集
    优质
    Multiple Radar Dataset汇集了来自多个雷达源的大规模、高分辨率的数据集合，涵盖多种环境与场景。该数据集为研究及开发先进的多雷达融合技术提供了宝贵的资源。 多雷达数据集描述了多个雷达系统收集的数据集合。这些数据通常用于研究、开发及测试各种雷达技术应用。通过分析这些综合性的数据，研究人员能够更好地理解不同环境条件下雷达系统的性能，并优化其在目标检测与跟踪等方面的表现。
     
  • An Architecture for Inter-Blockchain Communication Using Multiple Blockchains
    优质
    本文提出了一种使用多区块链实现跨链通信的架构，旨在促进不同区块链之间的互操作性和数据交换。 本段落档探讨了基于跨链通信的多区块链架构的设计与实现。通过分析现有技术方案的优势与不足，提出了一个创新性的框架来促进不同区块链系统之间的互操作性，并详细讨论了该架构的技术细节、应用场景及潜在挑战。 文档还介绍了几种关键技术组件和协议，用于支持高效且安全的数据交换以及智能合约执行环境的跨链兼容性。此外，作者通过一系列实验验证了所提出方法的有效性和性能优势，在多个实际用例中展示了其灵活性与实用性。 总之，《多区块链架构在跨链通信中的应用》为构建更加开放、协作和高效的分布式网络提供了有价值的见解和技术支持。
     
  • Signal Processing of Synthetic Aperture Radar Using MATLAB Algorithms
    优质
    本书介绍了使用MATLAB算法进行合成孔径雷达信号处理的技术和方法，涵盖了一系列核心理论与实践应用。 SAR成像雷达信号处理涉及使用MATLAB代码进行相关工作。
     
  • Gaze Tracking in Python: Simple Eye Tracking Using Timm & Barths Gradient-Based Algorithm for Locating
    优质
    本文章介绍了如何使用Python实现基于Timm和Barth算法的简单眼动追踪技术，该算法通过梯度计算来定位虹膜中心，易于理解和应用。 在Python的gaze_tracking模块中实现了一个简单的注视跟踪功能，该功能基于Timm与Barth提出的梯度算法来定位虹膜中心。首先，在图像中识别面部轮廓（Kong）。然后使用预设的比例值获取大致的眼睛区域位置。 接下来，针对每个眼睛区域执行以下步骤： 1. 计算x和y方向的图像梯度。 2. 确定每个像素点上的归一化梯度向量(gi)。 3. 对于每一个可能成为虹膜中心的位置进行测试，并基于该位置及其周围像素的梯度向量来评估其可能性： - 计算从潜在中心到各个像素的规范化位移矢量(di) - 将每个di与对应的gi点积，然后将这些结果累加起来 - 如果这个总和超过了迄今为止的最大值，则更新最大值，并记录下当前可能中心的位置坐标。 4. 最后选定具有最高得分的那个位置作为该眼睛虹膜的中心。 在确定了两个眼瞳各自的中心之后，接下来的任务就是定位位于虹膜外部的一组参考点。通过比较这些参考点与已知的眼球中心之间的相对距离和方向信息，可以进一步推断出当前用户的视线指向何处。
     
  • Boston Model Housing Prices Multiple Regression: Using Sklearn for Multivariate Regression Analysis..
    优质
    本研究运用Python的Scikit-learn库进行波士顿房价数据的多元回归分析，探索影响房价的关键因素及其相互关系。通过模型训练与评估，为房地产市场提供预测工具和见解。 使用sklearn.datasets中的load_boston数据集来预测房价，采用多元回归模型进行分析。