跟踪测算法

⑴ TLD的介绍

TLD(Tracking-Learning-Detection)是英国萨里大学的一个捷克籍博士生Zdenek Kalal在其攻读博士学位期间提出的一种新的单目标长时间跟踪（long term tracking）算法。该算法与传统跟踪算法的显着区别在于将传统的跟踪算法和传统的检测算法相结合来解决被跟踪目标在被跟踪过程中发生的形变、部分遮挡等问题。同时，通过一种改进的在线学习机制不断更新跟踪模块的“显着特征点”和检测模块的目标模型及相关参数，从而使得跟踪效果更加稳定、可靠。

⑵ 多假设追踪方法mht是什么算法

多假设跟踪算法是一种数据关联类型的多目标跟踪算法，实现方式分为面向假设的MHT和面向航迹的MHT两种。
MHT算法的实现流程包括航迹关联和航迹维护两个步骤。
MHT算法计算量庞大，随着量测数和目标数呈指数级增长，但对于杂波密集环境下的多目标跟踪具有很高的准确率。

⑶ 轨迹跟踪算法

轨迹跟踪算法是一种用于跟踪物体的算法，它可以跟踪物体的位置、速度和方向。

轨迹跟踪算法是一种广泛应用于各种领域的计算机算法，它的主要目标是通过预测和规划物体的运动轨迹来跟踪物体的位置、速度和方向。这种算法在许多应用中都非常重要，如无人驾驶汽车、无人机、机器人导航和运动分析等。

轨迹跟踪算法有很多种，如卡尔曼滤波器、粒子滤波器、扩展卡尔曼滤波器、鲁棒控制等等。选择哪种算法取决于具体的应用场景、物体特性和性能要求等因素。总之，轨迹跟踪算法是一种非常重要的计算机算法，它在许多领域中都有广泛的应用，对于提高物体的运动性能和精度具有重要意义。

轨迹跟踪算法的基本步骤：

1、数据采集：首先需要获取有关物体的运动数据，这可以通过各种传感器和设备来完成，如摄像头、雷达、GPS等。

2、数据预处理：原始数据通常包含噪声和误差，因此需要进行数据清洗、滤波和平滑处理，以提高数据的准确性和可靠性。

3、特征提取：从处理过的数据中提取有关物体的运动特征，如位置、速度、加速度、方向等。

4、模型建立：根据提取的特征建立适当的模型，这可以是统计模型、机器学习模型或物理模型等。

5、预测和规划：利用建立的模型对物体的未来运动进行预测和规划，这需要考虑各种因素如物体动力学、环境干扰等。

6、控制和执行：根据预测和规划的结果，控制物体执行相应的动作，如调整方向、速度等，以达到跟踪目标轨迹的目的。

⑷ 德云系：扩展模块的目标跟踪算法有哪些

你好，分为了以下四种：
1. KCF：TrackerKCF 使用目标周围区域的循环矩阵采集正负样本,利用脊回归训练目标检测器,并成功的利用循环矩阵在傅里叶空间可对角化的性质将矩阵的运算转化为向量的Hadamad积,即元素的点乘,大大降低了运算量,提高了运算速度,使算法满足实时性要求.
2.MIL：TrackerMIL 以在线方式训练分类器将对象与背景分离;多实例学习避免鲁棒跟踪的漂移问题
3. OLB：TrackerBoosting 基于AdaBoost算法的在线实时对象跟踪.分类器在更新步骤中使用周围背景作为反例以避免漂移问题.
4.MedianFlow：TrackerMedianFlow 跟踪器适用于非常平滑和可预测的运动,物体在整个序列中可见.
5.TLD：TrackerTLD 将长期跟踪任务分解为跟踪，学习和检测.跟踪器在帧之间跟踪对象.探测器本地化所观察到的所有外观,并在必要时纠正跟踪器.学习估计检测器的错误并进行更新以避免再出现这些错误.追踪器能够处理快速运动,部分遮挡,物体缺失等情况.