多目标跟踪

在Matlab开发中，通过粒子过滤器实现多目标轴承的在线跟踪。演示展示了粒子滤波技术在BO跟踪中的应用。

CSDN 佛怒唐莲发布的视频资源均包含完整的、可运行的代码，适合新手学习使用。 资源说明: 主要功能文件：main.m 其他文件：调用函数 代码运行环境：Matlab 2019b 运行步骤: 将所有文件放入 Matlab 当前文件夹 双击打开 main.m 文件 点击运行 其他服务： 代码咨询 完整代码获取 期刊/参考文献复现 Matlab 程序定制 科研合作 如有需要，请联系博主或扫描博客文章底部 QQ 名片。

这些脚本用于实现高斯混合基数化概率假设密度（GM-CPHD）滤波器，算法和跟踪场景遵循发表在《IEEE信号处理杂志》第2卷第55期第7号上的论文“基数化概率假设密度滤波器的分析实现”，作者为Ba-Ngu Vo和WK Ma。

作为练习使用，这里提供了三个小文件，用于Matlab的图像目标跟踪实验。这些文件帮助用户熟悉目标跟踪技术的基本概念和应用方法。

使用Matlab实现meanshift算法进行目标跟踪。

多目标优化里头，NSGA-II 算法还挺经典的，属于进化算法中的老大哥级别。它是在老版 NSGA 的基础上做了不少优化，比如非支配排序快了不少，速度快，代码也不臃肿。精英策略的引入也让好个体不容易被淘汰，结果更稳，收敛也更快。 精英策略的引入挺关键，防止了“好苗子”在迭代中被随机干掉的尴尬。举个例子，如果你在做路径规划、多目标调度这类事儿，这点能帮你节省不少调参时间。 拥挤度比较这块也蛮有意思。以前的 NSGA 要手动设置共享半径，麻烦还容易出锅。NSGA-II 直接上密度排序，你不用再关心那些参数细节，个体分布也更均匀，结果看起来就舒服多了。 资源是打包好的NSGA-II.zip，里面代码结

总结了目标跟踪的各种方法，并提供了相应的Matlab算法代码。

对于做图像或目标跟踪的朋友，mean_shift 算法 MATLAB 代码应该是个不错的选择哦。它基于均值平移（Mean Shift）算法，常用于目标跟踪，尤其适合背景复杂或者目标尺寸变化比较大的场景。通过计算像素点的密度分布，算法反复迭代寻找局部峰值，最终确定目标的位置。 这份代码在实现基本的均值平移算法基础上，还加入了动态调整窗宽的功能，这对于目标尺寸变化有。窗宽过大或过小都会影响跟踪的精度，但代码自动调整窗宽，让目标追踪更加稳定和准确。 readme.m文件会帮你快速上手，track.m是核心的目标跟踪功能。要是你想研究彩色图像，color_example.m和color_object_

该MATLAB m文件专为目标跟踪而设计，适用于matlab2008版本。在提供的交通视频中，白车和黑车的跟踪表现显著，尽管黑车可能会被屏蔽。附件包含m文件和视频本身。在观看视频时，请注意MATLAB movie player中的播放按钮。检测到的汽车将显示一个红点，详细可见1111.jpg图片。

运用反向学习模型的最新多目标进化算法，在优化问题领域取得突破性的进展。