测量融合与状态向量融合红外和雷达联合下的3D目标跟踪技术探索

利用基于扩展卡尔曼滤波（EKF）的方法，对雷达和红外数据进行融合，采用状态向量和量测融合两种策略进行多目标跟踪。

《跟踪雷达目标与多反射点》是Texas Instruments公司发布的一份技术文档，详细介绍了针对具有多个反射点的雷达目标的跟踪算法。文档通过多次修订，提供了算法的详细解释和配置参数的更新，适用于毫米波雷达系统。将深入探讨其核心知识点。

使用VARARGIN中的绘图格式选项，QUIVERMD(AX, V, VARARGIN)在坐标区对象AX内绘制矩阵V中列向量与矩阵X中列向量坐标的点。例如，假设x = linspace(0, 10, 20); y = linspace(0, 10, 20); [X, Y] = meshgrid(x, y); x = [X(:), Y(:)].'; v = [sin(x(1, :)); cos(x(2, :) ) ]; quivermd(gca, x, v)。有关详细信息，请输入“help quivermd”。

非常实用的3D粒子插件，这款插件能够精确追踪摄像机的动态，为3D场景增添了更多的现实感和动态效果。

本仓库包含论文“用于RGB-D显着目标检测的数据级重组和轻量级融合方案”的代码实现。 代码结构 ./Ours 文件夹包含利用原始RGB和深度图计算显著性图的网络源代码。 ./Ours+ 文件夹包含改进网络的源代码，该网络用生成的显著性预测替换了原始深度图。 结果对比 | | Ours | Ours+ ||---|---|---|| | | | 评估指标 评估指标详见./Evaluation文件夹。 环境配置 下载代码并解压缩至./目录下. 下载预训练模型并存储至./model/目录下. Ours.caffemodel 用于初始结果 Ours+.caffemodel 用于最终改进结果 运行测试 在./Ours文件夹下运行test.m生成显著性图. 在./Ours+文件夹下运行test+.m获得改进结果. 训练模型 下载训练数据集并解压缩至./Dataset/Train/目录下. 下载预训练模型并放置于./Model/目录下. 运行训练脚本 sh ./o

这段视频分享了基于PCNN的红外光强与偏振图像融合技术，附有Matlab完整代码，包括主函数main.m及相关调用函数，适合Matlab 2019b版本，操作简便，结果可靠。运行前需将所有文件置于Matlab当前文件夹，通过简单的点击运行main.m文件即可获得预期结果。若有疑问或需要进一步咨询，可联系博主获取更多服务，包括代码定制、仿真咨询以及科研合作。

屏幕截图直击您眼球。 在命令行中键入mandel126，程序即可启动，无需参数或GUI，将所有输入传递至其子程序。 如果遇到问题，请尝试mandel_klein的备用版本，它配备了简化GUI，适用于多数计算机。 使用GUIDE命令打开mandel123.fig，可能需通过浏览器窗口定位您下载的mandel123文件夹。 该程序始终以Mandelbrot集的计算为起点，展示低分辨率的2D Mandelbrot图像。

研究了在Matlab环境下如何实现CT和MR图像的融合。研究包括图像的分解、融合系数的应用以及重构和显示过程。

使用Matlab进行红外目标的图像跟踪处理涉及多个图像处理方面的代码。这些代码包括了图像增强、目标检测和跟踪算法的实现。Matlab的强大功能使得处理复杂红外图像变得更加高效和精确。