本文為原創文章，轉載請注明出處。 本次課題實現目標跟蹤一共用到了三個算法，分別是Camshift、Kalman、CSRT，基於Python語言的Tkinter模塊實現GUI與接口設計，項目一共包含三個文件： main.py： 自定義跟蹤器模塊track.py ...

卡爾曼濾波法 卡爾曼濾波算法是一種利用線性系統狀態方程，通過系統輸入輸出觀測數據，對系統狀態進行最優估計的算法，是一種最優化自回歸數據處理算法。 通俗地講，對系統 \(k-1\) 時刻的狀態，我們有兩種途徑來獲得系統 \(k\) 時刻的狀態。一種是根據常識或者系統以往的狀態表現來預測 \(k ...

https://blog.csdn.net/weixin_43956732/article/details/107023254 我們假設有一輛運動的汽車，要跟蹤汽車的位置 p 和速度 v，這兩個變量稱為狀態變量，我們使用狀態變量矩陣 來表示小車在 t 時刻的狀態，那么在經過 Δt 的時間 ...

進行目標跟蹤時，先驗知識告訴我們定位軌跡是平滑的，目標當前時刻的狀態與上一時刻的狀態有關，濾波方法可以將這些先驗知識考慮進來得到更准確的定位軌跡。本文簡單介紹卡爾曼濾波及其使用。 原理 卡爾曼濾波的細節可以參考下面這些，有直觀解釋也有數學推導。 運動目標跟蹤（一）--搜索算法 ...

在使用多目標跟蹤算法時，接觸到卡爾曼濾波，一直沒時間總結下，現在來填坑。。 1. 背景知識 在理解卡爾曼濾波前，有幾個概念值得考慮下：時序序列模型，濾波，線性動態系統 1. 時間序列模型 時間序列模型都可以用如下示意圖表示： 這個模型包含兩個序列，一個是黃色部分的狀態序列，用X表示 ...

很好的入門資料 向面試官一句話解釋卡爾曼濾波： 用上一次的最優狀態估計和最優估計誤差去計算這一次的先驗狀態估計和先驗誤差估計； 用1得到的本次先驗誤差估計和測量噪聲，得到卡爾曼增益； 用1，2步驟得到所有先驗誤差估計和測量噪聲，得到本次的最優估計。 一句話解釋：對模型的預測 ...

卡爾曼濾波的推導 1 最小二乘法 在一個線性系統中，若\(x\)為常量，是我們要估計的量，關於\(x\)的觀測方程如下： \[y = Hx + v \tag{1.1} \] \(H\)是觀測矩陣（或者說算符），\(v\)是噪音，\(y\)是觀察量 ...

　　在我總結Kalman filtering之前請允許我發泄一下，網上的各版本的卡爾曼濾波方程的變量字母真是多，而范例卻全都是同一個測量氣溫的簡單例子，單純看書的話公式自己又推不出來，真是日了狗了。 　　好了，說到卡爾曼濾波，我對卡爾曼濾波的初步理解就是（反正這句話也是抄的，看看就好 ...