비디오 추적

카메라에서 녹화된 비디오를 사용하여 표적 추적

아래의 예제에서는 카메라에서 녹화된 비디오를 사용하여 영역 내의 표적을 추적합니다.

추천 예제

Import Camera-Based Datasets in MOT Challenge Format for Object Tracking

Read camera image sequences and import ground truth and detections in MOT Challenge format.

R2023a 이후
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Implement Simple Online and Realtime Tracking

Implement the Simple Online and Realtime (SORT) object tracking algorithm.

R2023a 이후
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Multi-Object Tracking with DeepSORT

Integrate appearance features from a re-Identification (Re-ID) Deep Neural Network with a multi-object tracker to improve the performance of camera-based object tracking. The implementation closely follows the Deep Simple Online and Realtime (DeepSORT) multi-object tracking algorithm [1]. This example uses the Sensor Fusion and Tracking Toolbox™ and the Computer Vision Toolbox™.

R2023b 이후
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Visual Tracking of Occluded and Unresolved Objects

Resolve challenging tracking scenarios when objects are occluded and in close proximity.

R2023a 이후
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Reidentify People Throughout a Video Sequence Using ReID Network

Track people throughout a video sequence using re-identification with a residual network.

R2023b 이후
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Automate Ground Truth Labeling for Object Tracking and Re-Identification

Create an automation algorithm to automatically label data for object tracking and for object re-identification.

R2024a 이후
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Convert Ground Truth Labeling Data for Object Tracking

Convert a groundTruth object to the trackCLEARmetrics truth format.

R2024a 이후
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Convert Ground Truth Labeling Data for Object Re-Identification

Convert a groundTruth object to the re-identification training data format.

R2024a 이후
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Multi-Object Tracking and Human Pose Estimation

Detect multiple people, track them, and estimate their body poses in a video by using pretrained deep learning networks and a global nearest-neighbor (GNN) assignment tracking approach.

R2024a 이후
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