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。

Matlab 的图像功能真不是盖的，做目标跟踪这种活儿还挺顺手。利用它视频帧、提取目标特征、跟踪移动轨迹，整个流程跑起来还挺流畅，适合用来做个 demo 或小项目练练手。哦对了，像那种交通监控、行人识别场景也完全能用上。 图像那块，matlab 自带的工具箱挺齐全，啥vision.ForegroundDetector、blobAnalysis都有，结合 UI 做点交互也不是难事。比如你想让用户点一下选目标，用个imshow加ginput就行，响应也快，代码也简单。 我还挖了几个不错的参考，像Matlab 图像目标跟踪这篇就挺直白，基本能跑通。还有个交通视频目标跟踪系统，场景接地气，推荐你看看。

In the Multi-Objective Grey Wolf Optimizer (MOGWO), a fixed-sized external archive is integrated to the GWO for saving and retrieving the Pareto optimal solutions. This archive has been employed to define the social hierarchy and simulate the hunting behavior of grey wolves in multi-objective search

编制优化设计的 M 文件，挺适合想在MATLAB里搞多目标优化的朋友。用fgoalattain函数，一次就能跑出小带轮直径、中心距、V 带根数三套目标，效率还不错。核心逻辑都放在VDCD_3mb_MB里，变量也清晰，响应也快。要注意，约束矩阵和上下限别写错，不然收敛直接懵。嗯，你可以搭配options定制迭代细节，试试不同goal和w权重组合，看哪个结果更顺眼。小带轮直径那块儿，P0功率估算和包角系数Kalp算出来比较重要，直接影响目标函数。参数KA和P算起来也不复杂，都是常数，没啥坑。想看更多案例，可以参考多目标蚁狮优化或者 NSGA-II 算法，代码都挺好上手。如果你第一次搞fgoalat

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

进化算法里的 NSGA-2，挺适合搞多目标优化的，尤其你不想死磕函数公式的时候，效果还不错。它不需要目标函数规整，像线性、连续、可导啥的，统统不强求，思路灵活，效率也蛮高的。 NSGA-2的思路是群体进化，每一代都是全体优化，目标是搞定一堆解里最优的那一批，也就是 Pareto 前沿。你不需要设定复杂的规则，它自己跑一会儿就能给你一些还挺靠谱的结果。 推荐几个资源，比较全： NSGA-II 多目标进化算法，基本原理说得比较清楚，想入门的可以看看 多目标进化算法开发资源集，工具代码都有，比较适合动手的朋友 Matlab 实现文件下载，用 Matlab 搞多目标优化的朋友可以直接上手