MATLAB多目标跟踪算法及数据集
资源描述
本资源文件提供了MATLAB环境下的多目标跟踪算法及相应的数据集。目标跟踪是机器视觉中一类被广为研究的重要问题，分为单目标跟踪与多目标跟踪。前者跟踪视频画面中的单个目标，后者则同时跟踪视频画面中的多个目标，得到这些目标的运动轨迹。
基于视觉的目标自动跟踪在智能监控、动作与行为分析、自动驾驶等领域都有重要的应用。例如，在自动驾驶系统中，目标跟踪算法要对运动的车、行人、其他动物的运动进行跟踪，对它们在未来的位置、速度等信息作出预判。目标跟踪算法可以进行轨迹特征的自动分析和提取，以弥补视觉目标检测的不足，有效的去除错误的检测，增加遗漏的检测，为进一步的行为分析提供基础。
相对于多目标跟踪算法，视觉单目标跟踪算法研究的更为广泛，当前解决的相对更好。典型的如Mean shift算法，用卡尔曼滤波、粒子滤波进行状态预测，TLD等基于在线学习的跟踪，KCF等基于相关性滤波的算法等。
资源内容
- 多目标跟踪算法：
- 提供了多种基于MATLAB的多目标跟踪算法实现，包括但不限于卡尔曼滤波、粒子滤波等。
- 算法代码详细注释，方便用户理解和修改。
- 数据集：
- 提供了多个用于多目标跟踪的测试数据集，包括视频序列和相应的标注文件。
- 数据集涵盖了不同场景下的目标跟踪任务，如交通监控、行人跟踪等。
使用说明
- 环境要求：
- MATLAB R2018a及以上版本。
- 部分算法可能需要额外的工具箱支持，具体要求请参考代码注释。
- 运行步骤：
- 下载并解压资源文件。
- 打开MATLAB，将当前工作目录设置为解压后的文件夹。
- 运行主程序文件，根据提示选择相应的算法和数据集进行测试。
- 自定义配置：
- 用户可以根据需要修改算法参数或添加新的数据集。
- 详细的代码注释和文档帮助用户快速上手。
注意事项
- 本资源仅供学习和研究使用，请勿用于商业用途。
- 如有任何问题或建议，欢迎通过GitHub Issues进行反馈。
贡献
欢迎对本资源进行改进和扩展，提交Pull Request时请确保代码清晰、注释完整。
许可证
本资源遵循MIT许可证，详情请参阅LICENSE文件。