【加密】JM121 – 多传感器融合跟踪全栈教程[2.1G]

【加密】JM121 – 多传感器融合跟踪全栈教程[2.1G]
┣━━1.自动驾驶中的融合感知 [111.4M]
┃ ┣━━0 多传感器目标跟踪-课前导学.abc [15M]
┃ ┣━━1.1. 自动驾驶中的感知任务.abc [33.3M]
┃ ┣━━1.2. 多传感器融合的主要方法.abc [18.2M]
┃ ┣━━1.3. 多传感器后融合跟踪的基本流程.abc [16.7M]
┃ ┣━━1.4. 多目标跟踪的数据集与性能指标.abc [25.3M]
┃ ┣━━第0节-课前导学PPT.pdf [763.2K]
┃ ┗━━第1节-自动驾驶中的融合跟踪PPT.pdf [2.1M]
┣━━2.目标跟踪中的状态估计 [819.4M]
┃ ┣━━2.1. 概率论基础.abc [187.1M]
┃ ┣━━2.2. 状态估计问题建模.abc [57.1M]
┃ ┣━━2.3. 线性高斯系统状态估计.abc [180.1M]
┃ ┣━━2.4. 非线性非高斯系统状态估计.abc [192.9M]
┃ ┣━━2.5. 常用运动与观测模型.abc [107.9M]
┃ ┣━━2.6. 作业与实践.abc [7.5M]
┃ ┣━━第2节 作业讲解.abc [84.1M]
┃ ┗━━第2节-目标跟踪中的状态估计PPT.pdf [2.8M]
┣━━3.目标跟踪中的数据关联 [476.3M]
┃ ┣━━3.1. 基于距离的目标相似性度量.abc [54.5M]
┃ ┣━━3.2. 基于IoU的目标相似性度量.abc [90.4M]
┃ ┣━━3.3. 最近邻匹配算法.abc [47.7M]
┃ ┣━━3.4. 匈牙利匹配算法.abc [117.8M]
┃ ┣━━3.5. 概率数据关联与多假设跟踪.abc [109.5M]
┃ ┣━━3.6. 作业与实践.abc [3.3M]
┃ ┣━━第3节-目标跟踪中的数据关联PPT.pdf [2.3M]
┃ ┗━━第三章 作业代码解读.abc [50.8M]
┣━━4.目标跟踪中的轨迹管理 [280.1M]
┃ ┣━━4.1 目标轨迹的创建与发布.abc [54.1M]
┃ ┣━━4.2 目标轨迹的合并与删除.abc [60.8M]
┃ ┣━━4.3 多目标跟踪的性能评估.abc [100.6M]
┃ ┣━━4.4 实践作业.abc [5.9M]
┃ ┣━━第4节-目标跟踪中的轨迹管理PPT.pdf [1.6M]
┃ ┗━━第四章作业代码解读.abc [57.2M]
┣━━5.基于单传感器的多目标跟踪 [368.6M]
┃ ┣━━5.1 2D Camera目标跟踪.abc [76.4M]
┃ ┣━━5.1 附加代码解读：DeepSORT源码讲解.abc [146.3M]
┃ ┣━━5.2. 2D Radar目标跟踪.abc [60.5M]
┃ ┣━━5.3. 3D Lidar目标跟踪.abc [31.9M]
┃ ┣━━5.3. 附加代码解读：3D Lidar目标跟踪代码实战.abc [51.8M]
┃ ┗━━第5节-基于单传感器的多目标跟踪PPT.pdf [1.7M]
┗━━6.基于多传感器后融合的目标跟踪 [105M]
┣━━6.1 基于多传感器后融合的多目标跟踪基本架构.abc [61.5M]
┣━━6.2 代码实战：基于多传感器后融合的多目标跟踪.abc [42.8M]
┗━━第6节-基于多传感器后融合的多目标跟踪.pdf [735.8K]

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