以多目标跟踪为核心的算法,具有较好的鲁棒性
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该文章介绍了多目标监控场景下的检测和跟踪技术,包括基于视觉、深度学习和机器学习等方法。对于需要实现目标检测和跟踪的应用场景有较大参考价值。
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多目标粒子群算法,用于科研和写文章,是西班牙一个学者写的
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该资源提供Shell和Python脚本,用于在BES平台开发过程中一键编译生成多个二进制文件,提高开发效率。
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基于opencv3.2和VS2015搞多目标检测和质心提取,整套流程还挺实用的,适合刚入门或想快速搭个 demo 的朋友。帧差法搞运动目标检测,不依赖高深模型,思路清晰、代码也不复杂。加上能画矩形框、追踪目标,甚至提质心,拿来搞小项目或者入门教学都挺香的。 帧差法的思路简单粗暴:前后帧做差值,运动的
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基于 OpenCV 的目标跟踪程序,功能还挺全的,适合你拿来做实时人脸追踪那种小项目。用的是 OpenCV 的Tracker API,你可以选不同算法来跑,比如KCF、CSRT这些,定位也比较稳,适配场景也多。你要是搞视频、智能监控或者做些小玩意儿,这套代码还蛮好上手的。 OpenCV 的目标跟踪模
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该NSGA源代码由Srinivas, N.和Deb, K.用C语言编写,可直接运行,便于研究和应用于多目标优化。该算法通过非支配排序选择候选解,能够有效处理多种复杂的优化问题。使用NSGA算法的开发者可以借助C代码进行自定义调整,以满足特定需求。
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