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 ...

code outputs ...

目标追踪之卡尔曼滤波 最近在看Coursera的robotic learning，发现挺有意思的。这里算是做一下week 2的用卡尔曼滤波来做机器人目标追踪的笔记。 这篇小文章主要有两个内容 怎样用一个卡尔曼滤波对一个线性动力系统进行建模以及求解 做一个小球追踪的小 ...

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 ...

原文地址：http://www.niwozhi.net/demo_c65_i50946.html 关于卡尔曼滤波的理论这里不打算讲了，就是那个5个基本的公式，这里直接给出公式： 公式1：X(k|k-1) = AX(k-1 | k-1) + BU(k) + W(k) 公式2：P(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 ...

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 ...