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视频运动目标跟踪算法研究综述
摘 要 ：视频运动目标跟踪是计算机视觉领域的研究热点，具有广阔的应用前景。近年来，深度学习等技术的引入使得目标跟踪算法的准确性得到极大提升，但是当目标发生形变、尺度变化、被遮挡等情况时，容易导致跟踪失败。为了进一步改进运动目标跟踪算法，文中系统地梳理了现有的运动目标跟踪算法，将其划分为经典的跟踪算法、基于相关滤波的跟踪算法和基于深度学习的算法，分别从算法的基本原理、算法性能等方面进行详细的阐述，并对未来的发展趋势进行了展望。
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视频交通参数检测技术研究现状及发展趋势
摘要：车流量、车速、车道占有率等交通参数是智能交通发挥作用的前提和基础，也是智能交通系统的关键所在，视频交通参数检测可为其提供丰富的交通信息。文章首先介绍了车辆检测的方法，并对基于虚拟检测器和基于目标提取和跟踪的交通参数提取技术进行了分析，同时介绍了近年来提出的一些基于视频的交通参数提取的算法和步骤，最后分析了视频交通参数检测技术的研究方向、存在问题及发展展望。
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视频中目标检测与跟踪算法综述
摘 要：视频中的目标检测与跟踪是视频行为分析与行为识别的技术基础，该论文介绍了近10年来主流目标检测技术和目标跟踪技术的主要成果，对比了主流目标跟踪和目标检测技术的性能，并介绍了这两项技术的未来发展方向。
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基于移动节点的无线传感器网络定位算法
摘要：节点定位技术是无线传感器网络应用的重要支撑技术之一，为了提高定位算法的准确性，提出了一种基于移动目标节点的两步定位算法。该算法利用一个移动目标节点遍历整个网络，并周期，性地广播包含自身当前位置的信息。而传感器节点的自身定位过程则可用基于无迹卡尔曼滤波(UKF)的目标跟踪方法实现。由于所用的目标状态模型和量测模型有一定的不确定，性，所以先选取不共线的3个拥有RSSI测距能力的目标节点信息，利用Euclidean定位法提高滤波的初始位置精度，从而改善定位效果。通过仿真、分析和比较该目标节点在多种移动轨迹情况下的定位误差，这种两步定位法可以改善对目标节点移动轨迹的特殊要求的限制，能取得较好的定位精度，而且更适合于实际情况。
