原文:【计算机视觉】基于Kalman滤波器的进行物体的跟踪

预估器 我们希望能够最大限度地使用測量结果来预计移动物体的运动。 所以,多个測量的累积能够让我们检測出不受噪声影响的部分观測轨迹。 一个关键的附加要素即此移动物体运动的模型。 有了这个模型,我们不仅能够知道该移动物体在什么位置,同一时候还能够知道我们观察支持模型的什么參数。 该任务分为两个阶段。在第一阶段,即预測阶段。用从过去得到的信息进一步修正模型以取得人或物体的下一个将对出现的位置。在第二阶 ...

2017-06-19 14:44 0 2042 推荐指数:

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计算机视觉中的滤波

目录 写在前面 Padding 滤波杂谈 参考 博客:博客园 | CSDN | blog 写在前面 在计算机视觉中,滤波(filtering)是指 Image filtering: compute function of local ...

Wed Feb 05 04:59:00 CST 2020 0 1520
计算机视觉基础-4——物体检测

一、什么是目标检测 即用框(bounding box)标出物体的位置,并给出物体的类别 一些数据集介绍: PASCAL VOC数据集http://host.robots.ox.ac.uk/pascal/VOC/ 20类物体 COCO数据集 http ...

Wed Jul 10 21:04:00 CST 2019 0 450
计算机视觉物体检测之RefineDet系列

Two Stage 的精度优势 二阶段的分类:二步法的第一步在分类时,正负样本是极不平衡的,导致分类训练比较困难,这也是一步法效果不如二步法的原因之一,也是focal loss的motivation。而第二步在分类时,由于第一步滤掉了绝大部分的负样本,送给第二步分类的proposal中,正负 ...

Sat Feb 09 18:43:00 CST 2019 1 5495
计算机视觉目标跟踪的算法分类

摘自百度百科。。。。。。。。。。。。。 (1)基于区域的跟踪算法 基于区域的跟踪算法基本思想是:将目标初始所在区域的图像块作为目标模板,将目标模板与候选图像中所有可能的位置进行相关匹配,匹配度最高的地方即为目标所在的位置。最常用的相关匹配准则是差的平方和准则 ...

Wed May 17 05:28:00 CST 2017 0 3559
运动目标跟踪kalman滤波器的使用

目标跟踪kalman滤波器介绍   Kalman滤波器是通过前一状态预测当前状态,并使用当前观测状态进行校正,从而保证输出状态平稳变化,可有效抵抗观测误差。因此在运动目标跟踪中也被广泛使用。在视频处理的运动目标跟踪里,每个目标的状态可表示为(x,y,w,h),x和y表示目标位置,w和h ...

Mon Feb 09 06:55:00 CST 2015 0 2848
计算机视觉』棋盘效应

零、转置卷积介绍 『TensotFlow』转置卷积 TensorFlow转置卷积API详解 一、棋盘效应 当我们要用到深度学习来生成图像的时候,是往往是基于一个低分辨率且具有高层语义的图像。这会使得深度学习来对这种低分辨率图像进行填充细节。一般来说,为了执行从低分辨率图像到高分辨率图像 ...

Wed Sep 26 23:24:00 CST 2018 0 2692
 
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