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运动追踪应用程序。

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简介:
每日运动追踪系统将会在后台自动收集用户进行行走或跑步时所记录的步数,进而精确计算出运动产生的总距离、持续时间、平均速度,并量化消耗的卡路里数值。这些数据将被以直观易懂的图表形式呈现给用户,帮助他们更清晰地了解自身的运动状况和成果。

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客服
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  • MATLAB源代码-目标跟.rar_目标跟_MATLAB实现_目标
    优质
    本资源提供了一套基于MATLAB编程的运动目标跟踪程序,适用于研究和学习目标跟踪算法。包含详细注释与示例数据,易于上手操作。 运动目标跟踪程序-MATLAB源代码:利用camshift和meanshift实现运动目标的跟踪。
  • CV_CT_IMM_CVCT模型_ct_imm_cv模型
    优质
    本研究提出一种结合卡尔曼滤波(CV)、交互多模型(IMM)与扩展卡尔曼滤波(EKF)技术的混合运动追踪模型,有效提升复杂场景下的目标跟踪精度。 使用IMM算法对变速运动的目标进行追踪,其中运动模型包括CV模型和CT模型。
  • MATLAB中的轨迹
    优质
    本项目运用MATLAB软件进行运动物体轨迹的精确追踪与分析,结合算法优化技术提升数据处理效率和准确性,适用于科研、工程等多个领域。 在IT领域特别是计算机视觉与图像处理方面,运动轨迹跟踪是一项核心技能。利用MATLAB这一强大的编程平台可以高效地实现此功能。本段落将详细介绍如何使用MATLAB进行运动物体的追踪,并标识视频中的移动目标。 首先需要了解的是,运动检测是整个过程的第一步。MATLAB提供了多种方法来完成这项任务,包括帧差法、光流算法以及背景减除技术等。帧差法则通过比较连续两幅图像之间的变化发现活动对象;而光流则关注像素级别的位移信息以确定物体的移动方向和速度;背景减除则是基于静态环境假设识别出动态目标。 选择哪种方法取决于具体的使用场景,比如在光照条件稳定且背景相对静止的情况下最适合采用背景减除法。一旦运动物体被成功检测出来后,下一步就是对其进行追踪了。MATLAB中包括`vision.KalmanFilter`和`vision.HistogramBasedTracker`在内的工具箱可以用来实现这一目的。 卡尔曼滤波器基于预测-校正机制,在存在噪声干扰的情况下依然能够准确地定位目标;而Histogram-Based Tracker则利用颜色或亮度直方图来寻找特定的目标,适用于那些色彩特征明显的物体。以下是基本的操作流程: 1. **初始化**:选择合适的跟踪算法,并根据首帧中的对象位置对其进行配置。 2. **运动检测**:对每一帧执行相应的运动识别技术以获取可能的活动区域。 3. **追踪**:利用先前设定好的模型预测目标的位置,然后在当前画面中寻找匹配度最高的部分。 4. **更新状态**:依据预测结果与实际观测到的目标位置来调整跟踪器的状态参数。 5. **标记输出**:将识别出的对象用矩形框或其他方式标示出来以便观察。 以上步骤会重复执行直至视频结束,从而完成整个运动轨迹的追踪过程。在实践中,可能需要根据具体目标特性和环境条件对算法进行微调以提高准确性。此外,在处理多个同时移动的目标时可能会遇到挑战,此时可以考虑使用`vision.BoundingBoxTracker`或`vision.MultipleObjectTracker`来应对复杂情况。 总之,MATLAB提供了一套完整的工具集用于解决运动轨迹跟踪问题,涵盖了从检测到追踪再到最终标识的一系列操作步骤。通过灵活运用这些资源并结合实际需求进行参数优化后,我们可以有效地对视频中的移动物体实施精确的监控和分析。
  • 光线
    优质
    光线追踪程序是一种计算机图形学技术,用于模拟光的物理行为,创造出逼真的图像和动画效果,广泛应用于电影、游戏及建筑设计等领域。 地震勘探的射线追踪程序使用方法如下:首先进行“射线设置”,然后点击“开始追踪”。
  • 光线
    优质
    简介:光线追踪程序是一种计算机图形技术,用于模拟光在场景中的路径,创建逼真的图像和动画,广泛应用于电影、游戏及建筑设计等领域。 射线追踪的MATLAB仿真代码用于计算到达功率并绘制传播路径图。
  • L1 MATLAB
    优质
    本项目为基于MATLAB编写的L1导航滤波器仿真程序,用于卫星或航空器自主导航系统中的位置与速度估计。 L1跟踪的Matlab程序可以进行相关的目标追踪工作。
  • DAT
    优质
    DAT追踪器程序是一款专为磁力链接下载设计的高效管理软件,它能够自动跟踪和解析Torrent文件中的DAT元数据,帮助用户更好地管理和加速BT种子下载过程。 标题中的“DAT跟踪器程序”指的是一个用于目标追踪的软件工具,它采用了数据关联跟踪(Data Association Tracking, DAT)算法。在计算机视觉和图像处理领域中,目标追踪是一项关键任务,涉及识别并持续追踪场景内的特定对象,无论它们如何移动或环境发生何种变化。 该DAT跟踪器源代码是使用MATLAB 2017版本编写的。MATLAB是一种流行的编程环境,在数学计算和算法开发方面尤为突出。因此,这个程序非常适合用于目标追踪的应用场合。 数据关联是DAT跟踪器的核心部分,对于解决多目标追踪问题至关重要。在多目标追踪中,系统需要确定每个对象在不同时间帧中的对应关系以持续进行追踪。DAT算法通常包括以下步骤: 1. **初始化**:需在第一帧检测并标记出各个目标。这可以通过使用如Viola-Jones、YOLO或SSD等目标检测算法来完成。 2. **特征提取**:对于每个已识别的目标,需要提取区分性较强的特征信息,例如颜色、形状、纹理和运动特性等。 3. **数据关联**:在后续帧中,程序会寻找与前一帧中最匹配的新发现对象。这可以通过距离度量(如欧氏距离)、相似性度量或概率模型(如卡尔曼滤波)来实现。 4. **轨迹管理**:新检测到的目标将被分配给已存在的追踪路径或者创建新的跟踪路径。同时,程序还将处理合并相近的路径、分离接近的路径和移除消失的对象等任务以维持追踪的有效性。 5. **更新与优化**:算法会不断调整每个目标的位置信息,使其适应对象的行为变化及环境变动情况。 该程序已经在Windows操作系统下利用MATLAB 2017进行调试并成功运行。这表明它已经通过初步验证,并具备了实际应用的基础条件。使用MATLAB使得开发者能够快速迭代优化算法、进行仿真测试和性能评估。 压缩包内的“dat_results”可能包含着目标追踪轨迹的数据文件,包括相关统计信息或其他分析结果等。这些数据有助于评价该算法的效能,例如定位准确性、跟踪稳定性以及对遮挡与目标重识别情况下的处理效果。 综上所述,DAT跟踪器程序是一个基于MATLAB构建的多目标追踪解决方案,并通过实施数据关联技术来实现持续的目标追踪功能。掌握这种类型的算法对于进行高级视频分析和监控系统开发有着重要的意义。
  • OpenCV的颜色
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    本项目使用Python和OpenCV库开发了一个实时颜色识别与跟踪系统。用户可以自定义选择目标颜色,程序通过摄像头捕捉图像并分析,实现对特定颜色物体的自动追踪。 本资源提供了一个基于OpenCV的颜色追踪程序,程序的核心代码使用了C++/C语言编写。该程序能够通过摄像头追踪特定颜色的物体,并且经过本人测试确认有效。
  • MATLAB中匹配与自适匹配的可行代码
    优质
    本资源提供在MATLAB环境下实现匹配追踪(MP)及自适应匹配追踪(AMP)算法的具体代码。通过实例展示如何利用这些技术进行信号处理和分析,适合科研人员和技术爱好者学习使用。 打包了匹配追踪算法OMP和自适应匹配追踪SAMP算法。基于MATLAB实现,亲测可以直接运行且结果正确,适用于科研、学习及工程应用。