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 ...
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: 自定义的工具模块utils.py: 注: .在项目目录下保存一张GUI界面的背景图像background.jpg。 .在选择样本序列时,格 ...
2020-06-10 21:21 0 1626 推荐指数:
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 ...
简单的介绍一下卡尔曼滤波器的关键的5个公式。 引入一个离散控制过程的系统。该系统可用一个线性随机微分方程来描述: X(k)=A X(k-1)+B U(k)+W(k) 再加上系统的测量值: Z(k)=H X(k)+V(k) 上两式子中,X(k)是k时刻的系统状态,U(k)是k ...
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 ...
一、引言 以下我们引用文献【1】中的一段话作为本文的開始: 想象你在黄昏时分看着一仅仅小鸟飞行穿过浓密的丛林。你仅仅能隐隐约约、断断续续地瞥见小鸟运动的闪现。你试图努力地猜測小鸟在哪里以及下一时刻它会出如今哪里,才不至于失去它的行踪。或者再想象你是二战中的一名雷达操作员,正在跟踪 ...
以下我们引用文献【1】中的一段话作为本文的開始: 想象你在黄昏时分看着一仅仅小鸟飞行穿过浓密的丛林。你仅仅能隐隐约约、断断续续地瞥见小鸟运动的闪现。你试图努力地猜測小鸟在哪里以及下一时刻它会出如今哪里,才不至于失去它的行踪。或者再想象你是二战中的一名雷达操作员,正在跟踪一个微弱的游移目标 ...
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 ...