Object tracking　

最新推荐文章于 2025-05-12 16:45:36 发布
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CC 4.0 BY-SA版权
分类专栏： Tracking 文章标签： object
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/ctex/article/details/1478298
本文汇总了多个网站上的图像资源链接，涉及不同类型的图像数据集和技术资料，适用于计算机视觉领域的研究与学习。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

Object Tracking（目标追踪）— 1
ScienceRecord
01-28 6456
最近在弄这方面的东西，刚入门，先开个篇，也当个激励~ 啥是Object Tracking（目标追踪）？ 简单点，一幅画面，指定里面一个目标，比如人、动物、车、飞机等等，然后一直死死锁定这个目标，不丢。 有啥用？ 相机跟踪对焦，车辆跟踪，人体、人脸跟踪，手势跟踪等等； 比如： 经常看见电视上，警察叔叔要抓一些犯事儿的人，监控一调，嫌疑人和其车辆等一锁定，他们之前、之后的行踪就都跑不掉了~...
Computer Vision L6 -- Object Tracking
m0_50690440的博客
04-19 2852
How do we track object over time? For example, the greener the car is saturated, it means the car is moving faster in the direction of down-left (reference is the color map on the right) However, our perception of motion is often an illusion, for examp
Online Object Tracking: A Benchmark 论文笔记
求知若饥，知行合一
10-24 8566
Tracking最近的一篇综述性文章，笔记
计算机视觉---目标追踪（Object Tracking）概览
最新发布
MzKyle的博客
05-12 1827
定义：在视频序列或连续图像中，对一个或多个感兴趣目标（如人、车辆、物体等）的位置、运动轨迹进行持续估计的过程。核心任务：跨帧关联目标，解决“同一目标在不同帧中的对应关系”。核心输入：视频序列（含帧图像、时间戳）、初始帧目标位置（单目标）或检测结果（多目标）。目标追踪是计算机视觉的核心任务，从单目标的精准定位到多目标的全局关联，技术路线涵盖传统算法到深度学习，应用场景渗透安防、交通、机器人等领域。
object tracking
xuchuyan的专栏
07-04 356
csdn SORT simple online and realtime tracking github 论文地址 deep sort github 论文地址
物体追踪 Object Tracking（计算机视觉）
淡泊以明志，宁静以致远
11-14 5084
Visual Object Tracking Predicting state of an object in a video(Location, velocity速度，track id, appearance, class...) Challenges in object tracking Track the object under challenging circumstance...
讲稿_Robust Multi-Modality Multi-Object Tracking.docx
01-23
这篇讲稿是关于2019年的一篇计算机视觉(CV)领域的论文，主题是“鲁棒多模态多目标跟踪(Robust Multi-Modality Multi-Object Tracking, MMOT)”。多模态多目标跟踪(MOT)旨在在一个场景中同时追踪来自不同传感器(如...
Object tracking_0.rar_IMAQ_labview_labview 追踪_object tracking_追踪
07-15
利用labview IMAQ模块实现目标追踪！
Using Kalman Filter for Object Tracking.rar
04-22
标题"Using Kalman Filter for Object Tracking.rar"表明了这个压缩包文件主要涉及的内容是利用卡尔曼滤波器（Kalman Filter）进行目标跟踪。卡尔曼滤波器是一种广泛应用在预测和估计领域的算法，尤其在处理带有噪声...
A Twofold Siamese Network for Real-Time Object Tracking
07-04
object tracking. SA-Siam is composed of a semantic branch and an appearance branch. Each branch is a similarity- learning Siamese network. An important design choice in SA-Siam is to separately train ...
Evaluating Multiple Object Tracking Performance - The Clear MOT Metrics
07-24
标题“Evaluating Multiple Object Tracking Performance - The Clear MOT Metrics”和描述都指向了一篇关于多目标跟踪性能评估方法的研究文章。Clear MOT Metrics（清晰的多目标跟踪度量标准）是文章中提出的一种新...
object_tracking:对象跟踪代码
03-28
object_tracking:对象跟踪代码
目标跟踪 Object tracking
GarfieldEr007的专栏
01-07 3401
Object tracking Video tracking is a process for position estimation of an object in time using a camera. Tracking algorithm analyzes video frames and estimates a position of the object. A simp
计算机视觉算法中的 目标跟踪（Object Tracking）
牛肉胡辣汤
09-17 2620
随着深度学习的发展和技术的进步，我们有理由相信目标跟踪在未来会取得更好的性能和更广泛的应用。目标跟踪的目标是在视频序列中实时地追踪特定目标的位置、尺寸和运动状态。请注意，这只是一个简单的示例代码框架，具体的目标跟踪算法和参数需要根据您的需求进行调整和优化。在这种情况下，目标的外观和运动可能会发生显著的变化，跟踪算法需要具备一定的鲁棒性和自适应性。研究者们提出了一些多目标跟踪的方法，如多目标检测与跟踪的联合优化、多目标跟踪的在线学习等。目标跟踪的方法可以分为两大类：基于特征的方法和基于深度学习的方法。
RBOT: Region-based Object Tracking
moonlightpeng的博客
05-01 809
githubhttps://github.com/henningtjaden/RBOT Related Papers A Region-based Gauss-Newton Approach to Real-Time Monocular Multiple Object TrackingH. Tjaden, U. Schwanecke, E. Schömer, D. Cremers, TPAMI '18 Real-Time Monocular Pose Estimation o...
目标追踪(tracking)简介
weixin_39108752的博客
02-26 5000
目标追踪（Object Tracking）是计算机视觉领域的一个重要研究方向，它的目的是在视频序列中持续跟踪一个或多个目标的运动轨迹。目标追踪在视频监控、人机交互、自动驾驶、运动分析等多个领域有着广泛的应用。目标追踪解决方案通常包括以下几个关键步骤：目标初始化、目标检测、目标跟踪和目标状态更新。
目标跟踪那些事
xiaoxu的博客
08-04 2812
目标跟踪和目标检测是计算机视觉中的两个重要概念，但它们的目的和方法是不同的。目标检测(object Detection)：是指在图像或视频帧中识别并定位一个或多个感兴趣的目标对象的过程。目标跟踪(object Tracking)：是指在连续地监测和定位一个或多个的过程。区别：跟踪与检测的区别Input：视频序列。
yolov10 object tracking
01-01
### YOLOv10 物体跟踪实现与信息 目前公开资料中尚未有关于YOLOv10的具体细节描述。最新的官方版本为YOLOv8，在此之后的版本可能处于开发阶段或未完全发布[^4]。 对于基于YOLO系列模型的目标跟踪应用，通常的做法是在检测的基础上加入额外的跟踪机制。这可以借鉴其他研究中的做法： #### 基础架构设计 为了实现实时高效的目标跟踪功能，可以在YOLO基础上集成卡尔曼滤波器或其他先进的在线跟踪算法。例如，“Fast Online Object Tracking and Segmentation: A Unifying Approach” 提出了一个统一框架，该框架不仅能够处理单个目标的跟踪任务，还支持多实例场景下的精确分割[^2]。 #### 初始化过程 当首次捕获到感兴趣的对象时，通过`processMpvInit()`函数定义初始边界框位置，并将其坐标存储在结构体内供后续帧间匹配使用[^3]。 ```cpp // C++ code snippet showing initialization phase void processMpvInit(const cv::Mat& img, Options options){ // Implementation details... } ``` #### 跟踪更新逻辑 随着视频流推进，系统会持续调用相应接口来维护当前被追踪物体的状态估计值。具体而言，就是利用前一时刻预测结果指导新到来图像上的候选区域选取工作；再经由分类器确认真伪后完成最终定位修正。 #### 自然语言辅助增强 为进一步提升交互性和灵活性，可引入自然语言理解模块解析用户指令并据此调整参数配置。“Towards More Flexible and Accurate Object Tracking with Natural Language: Algorithms and Benchmark” 探讨了此类技术的应用前景及其带来的性能改进潜力[^5]。
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