运动轨迹

利用 comet 函数展示二维和三维线运动轨迹：- 二维线：余弦和正弦函数的平方和- 三维线：余弦和正弦函数的平方和，z 轴为时间轴

本项目使用卡尔曼滤波法对不同运动状态下的目标进行二维航迹仿真。包括：1. 带加速度扰动的转弯运动目标的二维航迹。2. 带加速度扰动的匀加速直线运动目标的二维航迹。3. 带加速度扰动的匀速直线运动目标的二维航迹。

混合高斯模型的背景建模，用来做目标检测，是真的挺稳的，是在监控视频这类背景相对稳定的场景里。OpenCV 里直接就有 cv::bgsegm::createBackgroundSubtractorMOG2() 这个接口，省事多了，调用完还能自动更新模型，响应也快。 像背景减除，重点就是区分“正常的背景”跟“突然冒出来的前景”。混合高斯模型就是用多个高斯分布来拟合每个像素的历史值，算是比较聪明的一种方式。你喂它几帧，它就开始学习背景了，后面再有新帧来，就能快分辨出变化了。 检测完了目标，如果你还想下目标的运动情况，比如轨迹、速度，那就得上光流了。Farneback 光流法是个不错的选择，OpenC

这篇综述文章由郑宇撰写，深入探讨了轨迹数据挖掘的相关主题。

此存储库包含用于Matlab的灰度处理和细胞跟踪的源代码。该程序支持荧光或暗场电影的处理，以及相衬电影的跟踪。兼容Matlab 2018a及更早版本，支持'.tif'堆栈和'.nd2'文件格式。还提供适用于Linux的版本。

讨论了使用Matlab开发运动模糊图像的方法。运动模糊是一种影响普通图像清晰度的现象，介绍了如何利用Matlab工具进行运动模糊处理。

基于多层分割算法，从GPS轨迹数据中识别活动停留点，挖掘出行信息。

Flight-Trajectory-Prediction 是一个有趣的项目，基于半惰性数据挖掘范式，用来预测飞行中的飞机轨迹。你可以通过聚类算法历史雷达数据，抽象出从源机场到目的机场的典型轨迹。最酷的是，它还能结合天气条件来调整飞行路径，给你推荐最合适的替代路线，一些航线冲突。 想象一下，在做飞行计划时，基于天气信息和历史数据来推测出最佳航线，这不仅能节省时间，还能提高航班的安全性。只要安装了MongoDB、Python 3.0和一些常见的库（如numpy、pandas等），就可以开始使用了。 你只需要输入一些基本信息，比如出发机场、到达机场、时间范围，再加上天气数据，就能得到飞机轨迹预测结果

运行Sports-Analysis应用程序：使用命令“nodemon www”，在Sports-Analysis/bin文件夹中运行。 篮球参考数据抓取注意事项： 特定日期比赛列表链接：month=1&day=16&year=2015（示例：2015年1月16日） 获取每场比赛链接 从每场比赛中抓取所需信息 重复上述操作，获取每个赛季每一天的比赛数据。

随着技术进步，快速全局运动估计和运动目标提取算法在现代计算机视觉和机器人领域扮演着关键角色。