tracer tracking

此Matlab GUI演示了如何使用光流算法自动跟踪使用B型超声成像的人体内侧腓肠肌(MG)肌肉束。该算法利用仿射变换跟踪在初始帧中确定的肌肉束的端点。请在任何使用此算法的学术著作中引用以下手稿: Cronin, NJ, Carty, CP, Barrett, RS & Lichtwark G. (2011) 人体运动过程中腓肠肌内侧束长度的自动跟踪。应用生理学杂志。在新闻。doi:10.1152/japplphysiol.00530.2011 Gillett, J, Barrett, R & Lichtwark, G. (2011) 测量B型超声被动和主动肌束长度变化的自动跟踪算法的可靠性和准确性。生物力学和生物医学工程中的计算机方法。在新闻。此工具箱需要图像处理工具箱。该工具箱利用David Young博士（苏塞斯大学）出色的技术。

%% PVTOL系统中等距路径的跟踪方法，根据Hauser, J.和Hindman, R. 轨迹跟踪的机动调节：反馈线性化系统。% 在进程中。 IFAC症状。非线性控制系统。设计，638-643。加利福尼亚州太浩市（1995年）。%% 作者：F. Diaz-del-Rio。% 大学塞维利亚（西班牙）。 2014年4月阅读另一个提交文件'PVTOL_tracking_methods.zip'的readme_first.txt文件然后是readme_second.txt

This MATLAB script demonstrates how to track object features efficiently by leveraging OpenCV functions. Steps to Implement: Integrate OpenCV Functions: Ensure OpenCV is properly installed and configured with MATLAB for seamless integration. Initialize Object Tracking: Define the object or region of interest to track. Apply Feature Tracking: Use OpenCV functions like calcOpticalFlowPyrLK for feature tracking, optimizing speed and accuracy. Key Points: Ensure MATLAB supports the required OpenCV functions for smooth operation. Test the script thoroughly to ensure compatibility with specific OpenCV versions. This guide provides a step-by-step approach to effectively implement feature tracking in MATLAB using OpenCV functions.

C-COT: Continuous Convolution Operators for Tracking 该MATLAB代码实现了连续卷积运算符跟踪器（C-COT）。该方法通过卷积滤波器进行视觉跟踪，提出了一种基于卷积运算符的改进策略，超越了传统的相关滤波器。具体实现细节和理论基础可参考ECCV 2016论文： 马丁·丹内利安（Martin Danelljan），安德里亚斯·罗宾逊（Andreas Robinson），法哈德·汗（Fahad Khan），迈克尔·费尔斯伯格（Michael Felsberg）。“超越相关过滤器：学习用于视觉跟踪的连续卷积运算符。”该论文详细描述了该跟踪器的背景和技术实现。具体内容请参见文献。 主要特点： 使用卷积运算符进行视觉目标跟踪 改进的连续卷积方法，提升了传统跟踪技术的精度与稳定性 在多个实验平台上表现优秀，适用于多种实际应用场景。

Matlab Development: Robot Target Tracking Control Using Fuzzy Logic. This project involves using fuzzy logic with MatlabhW2K16 to develop a two-degree-of-freedom robotic arm for precise target tracking using image processing techniques.

这是张磊的Real-Time Compressive Tracking论文代码的MATLAB实现，经过调试验证。

该课题为基于MATLAB眼部检测的疲劳驾驶系统。我们可以假设有一部摄像头对着大巴司机或者普通司机，对司机进行实时的监测，每隔数秒进行一次疲劳的判别。如果判定为疲劳驾驶，则会进行报警或者提示司机。检测方法为： 人脸定位：首先通过算法定位司机的面部特征。 眼睛检测：在定位到人脸后，进一步识别眼睛的部位。 睁眼闭眼状态判别：根据眼睛的开闭情况进行判断，统计闭眼的频率，若频繁闭眼则判定为疲劳。 该系统能够有效提高司机的安全驾驶意识，避免因疲劳驾驶引发的交通事故。

本程序基于EKF（扩展卡尔曼滤波器）实现了雷达与红外数据的融合，采用状态向量融合和量测融合两种方法对多目标进行跟踪。通过结合雷达和红外传感器的观测数据，能够有效提高目标跟踪的准确性和可靠性。 状态向量融合方法通过将雷达与红外数据的状态信息结合，进行统一估计，优化目标位置与速度的估算。 量测融合方法则通过将雷达和红外传感器的测量数据进行融合，利用滤波器更新目标的状态，从而提高目标检测与跟踪的精度。 该MATLAB程序能够处理动态目标的跟踪任务，特别适用于复杂环境中的多目标检测与跟踪。 程序涉及的数据处理流程包括：数据预处理、滤波器初始化、状态更新、卡尔曼增益计算等关键步骤。 该程序不仅适用于雷达和红外系统的融合应用，也为基于传感器融合的目标跟踪算法提供了一个有效的实现框架。

Matlab人脸匹配代码 MOT纸单多对象跟踪的论文清单（大量借阅：） 基准测试：- MOT2015基准，MOT16：米兰，安东，劳拉·莱·Tyk斯，伊恩·里德，斯特凡·罗斯和康拉德·辛德勒的多对象跟踪基准。 arXiv预印本arXiv：1603.00831（2016）。- MOT-2017基准测试，朱鹏飞，温龙吟，小编，凌海滨和胡庆华。 arXiv预印本arXiv：1804.07437（2018）。- UA-DETRAC基准，- MOTS：多对象跟踪和细分 CVPR-2019。Voigtlaender，Paul，Michael Krause，Aljosa Osep，Jonathon Luiten，Berin Balachandar Gnana Sekar，Andreas Geiger和Bastian Leibe。- KITTI数据集，基准评估：- Matlab：Python：评论文件：arXiv预印本arXiv：1409.7618（2014）。- 罗，罗文涵，邢俊亮，安东·米兰，张晓琴，刘炜，赵晓薇和金泰K。 arXiv预印本arXiv：1802.06897（2018）。

基于观察者的参考跟踪反馈控制器，构建于标准乐高Mindstorms EV3 Gyroboy赛格威机器人。该系统从Xbox One游戏手柄或键盘获取输入。项目由Gareth Willetts和Jakub Kryczka合作开发。主要的Simulink文件已保存为MATLAB 2019a，并导出为2018a和2017a格式。首先，请参考GitHub存储库中的setup_guide.m文件。项目详细信息可在：“LEGO MINDSTORMS EV3的LQG控制器Gyroboy赛格威机器人。”中找到。作者：Timothy H. Hughes、Gareth H. Willetts和Jakub A. Kryczka，提交给2020年国际自动控制联合会世界大会。内容包括KeyboardControl.slx：用于向Gyro...