本文为原创文章，转载请注明出处。 本次课题实现目标跟踪一共用到了三个算法，分别是Camshift、Kalman、CSRT，基于Python语言的Tkinter模块实现GUI与接口设计，项目一共包含三个文件： main.py： 自定义跟踪器模块track.py ...

卡尔曼滤波法 卡尔曼滤波算法是一种利用线性系统状态方程，通过系统输入输出观测数据，对系统状态进行最优估计的算法，是一种最优化自回归数据处理算法。 通俗地讲，对系统 \(k-1\) 时刻的状态，我们有两种途径来获得系统 \(k\) 时刻的状态。一种是根据常识或者系统以往的状态表现来预测 \(k ...

https://blog.csdn.net/weixin_43956732/article/details/107023254 我们假设有一辆运动的汽车，要跟踪汽车的位置 p 和速度 v，这两个变量称为状态变量，我们使用状态变量矩阵 来表示小车在 t 时刻的状态，那么在经过 Δt 的时间 ...

进行目标跟踪时，先验知识告诉我们定位轨迹是平滑的，目标当前时刻的状态与上一时刻的状态有关，滤波方法可以将这些先验知识考虑进来得到更准确的定位轨迹。本文简单介绍卡尔曼滤波及其使用。 原理 卡尔曼滤波的细节可以参考下面这些，有直观解释也有数学推导。 运动目标跟踪（一）--搜索算法 ...

在使用多目标跟踪算法时，接触到卡尔曼滤波，一直没时间总结下，现在来填坑。。 1. 背景知识 在理解卡尔曼滤波前，有几个概念值得考虑下：时序序列模型，滤波，线性动态系统 1. 时间序列模型 时间序列模型都可以用如下示意图表示： 这个模型包含两个序列，一个是黄色部分的状态序列，用X表示 ...

很好的入门资料 向面试官一句话解释卡尔曼滤波： 用上一次的最优状态估计和最优估计误差去计算这一次的先验状态估计和先验误差估计； 用1得到的本次先验误差估计和测量噪声，得到卡尔曼增益； 用1，2步骤得到所有先验误差估计和测量噪声，得到本次的最优估计。 一句话解释：对模型的预测 ...

卡尔曼滤波的推导 1 最小二乘法 在一个线性系统中，若\(x\)为常量，是我们要估计的量，关于\(x\)的观测方程如下： \[y = Hx + v \tag{1.1} \] \(H\)是观测矩阵（或者说算符），\(v\)是噪音，\(y\)是观察量 ...

　　在我总结Kalman filtering之前请允许我发泄一下，网上的各版本的卡尔曼滤波方程的变量字母真是多，而范例却全都是同一个测量气温的简单例子，单纯看书的话公式自己又推不出来，真是日了狗了。 　　好了，说到卡尔曼滤波，我对卡尔曼滤波的初步理解就是（反正这句话也是抄的，看看就好 ...