粒子滤波跟踪物体

针对运动声阵列在有色噪声环境中的非线性滤波跟踪问题, 提出一种确定性核粒子群的粒子滤波算法. 该算法通过确定性初始化核粒子集、确定性后验概率密度函数及粒子群与核粒子集更新方式来提高跟踪的精度, 并推导

粒子群优化粒子滤波

鉴于卡尔曼滤波（KalmanFilter，KF）和粒子滤波（ParticleFilter，PF）都是贝叶斯估计的一种，粒子滤波比卡尔曼滤波应用广泛，而卡尔曼滤波比粒子滤波使用简便，提出了一种算法在卡尔

运动物体的跟踪是把运动的物体检测出来，对目标编号并获取其运动轨迹。在智能视频监控中，对运动物体的检测和跟踪是提高系统智能性的关键技术。系统在检测和跟踪到物体后，可以对运动物体进行特征提取以及识别物体的

物体跟踪数据库

本代码使用opencv-python进行物体的实时跟踪,可以试试输出物体坐标,手动框选,可以直接运行,有需要的小伙伴可以拿去使用,效果很好!

该文件里面包含了若干利用粒子滤波进行目标跟踪的程序，有详细的算法说明，适合于入门学习以及进一步深入研究。

本代码是基于fdf特征和颜色特征的视频运动目标跟踪，采用粒子滤波框架，根据环境变化自适应融合这两种特征，实现运动目标的跟踪，压缩包里面包含一段红外测试视频，也可以换成普通的可见光视频，代码包含详细的注

该论文是一篇很好的关于多目标跟踪论文，提出了非高斯条件下基于粒子滤波的跟踪原理。

在OPENCV环境下实现目标的跟踪，采用粒子滤波的方法