说明：数据管道的性能和延迟分析测试，

说明：基于相关滤波的目标跟踪算法，鲁棒性很高，性能很好

说明：基于时空上下文的相关滤波算法，速度能够达到非常快

说明：目标跟踪领域的经典算法，基于相关滤波实现

说明：一个简单的JPDA实例，有关于目标跟踪关联算法

说明：在目标跟踪领域, 粒子滤波技术有处理非线性非高斯问题的优势, 但是标准粒子滤波在利用重采样方法解决退化现象时, 会产生粒子贫化问题, 导致滤波精度不稳定. 针对这种问题, 本文算法采用了差分进化蝙蝠算法对粒子滤波进行改进. 本文算法将粒子表征为蝙蝠个体, 蝙蝠种群通过调节频率、响度、脉冲发射率, 伴随当前最优蝙蝠个体在目标图像区域进行搜索, 并且可以动态决策是采用全局搜索还是进行局部搜索, 从而提高粒子整体的质量和合理的分布; 引进的差分进化策略可以增强蝙蝠个体跳出局部最优的能力. 为了验证本文算法的优化性能, 将本文算法和标准粒子滤波算法进行性能分析对比. 实验结果表明本文算法滤波性能优于标准粒子滤波算法.

说明：实现经典算法KCF的目标跟踪，使用C++实现，可以运行

说明：基于CSK的目标跟踪算法，原理很简单，速度超快，但此版本窗口固定、抗遮挡能力不强、且波门有滑移。值得研究和试用。泊来品，只是增加了注释，以助理解，共同学习。

说明：产生高斯混合倾斜噪声，用于目标跟踪领域，matlab代码需要解压后使用

说明：高斯混合概率假设密度滤波器，适合于非线性多目标跟踪。

说明：卡尔曼滤波在自由落体运动目标跟踪中的应用

说明：Kalman滤波在视频图像目标跟踪中的应用

说明：使用卡尔曼滤波器对目标跟踪、滤波，实现目标的跟踪定位

说明：通过一个简单的目标跟踪算例，给出了MATLAB关于离散卡尔曼滤波的程序

说明：机动目标跟踪，蒙特卡罗仿真，多激动目标数据关联和跟踪维持

说明：对目标进行跟踪的算法卡尔曼滤波算法与交互式多模型机动目标跟踪算法的性能比较。

说明：二维目标跟踪，卡尔曼滤波实现，实现信息融合

说明：meanshift算法实现目标的跟踪，由视频序列文件中提取出第一帧，定义目标区域，进行跟踪，动态显示跟踪结果

说明：多目标跟踪算法(deep_sort算法)使用pytorch进行处理

说明：JPDA两个目标跟踪，二维目标做匀加速运动，建议初学者下载

说明：目标定位跟踪原理及应用-MATLAB仿真源程序，中国工信出版社

说明：利用c语言，在vs2010平台实现目标跟踪，代码说明书及流程步骤解释

说明：水上目标的搜索、观察、跟踪，满足航拍、飞行导航、侦查等各种应用需求。该产品结构紧凑、性价比高，既可装备于各型直升机、无人机、无人飞艇，也可装备于舰船、车辆载体满足对空、对海使用。

说明：本资源运用Matlab中的计算机视觉技术对视频监控中的运动人体的一些异常行为进行研究分析，涉及到了运动目标检测以及跟踪和人体异常行为检测等几个方面。背景模型的建立则是分别利用了中值滤波法和二值化背景模版建模法，通过帧间差分 来实现不断更新背景模版。在检测运动人体异常行为中，本文在检测运动人体跌倒的异常行为时利用外接矩形来确定运动人体及其质心，并通过定义一些特征算子来把人体行为进行量化，从而判断是否行为异常。

说明：通过非线性的粒子滤波算法实现多目标跟踪，粒子滤波算法适用于非线性模型

说明：目标跟踪deepsort，便于目标跟踪实验，是个很好的程序

说明：2016cvpr目标跟踪代码，GOTURN实现

说明：2015cvpr一篇与目标跟踪有关的论文

说明：2017cvpr目标跟踪代码，可以用于目标跟踪实验。