原文:【計算機視覺】基於Kalman濾波器的進行物體的跟蹤

預估器 我們希望能夠最大限度地使用測量結果來預計移動物體的運動。 所以,多個測量的累積能夠讓我們檢測出不受噪聲影響的部分觀測軌跡。 一個關鍵的附加要素即此移動物體運動的模型。 有了這個模型,我們不僅能夠知道該移動物體在什么位置,同一時候還能夠知道我們觀察支持模型的什么參數。 該任務分為兩個階段。在第一階段,即預測階段。用從過去得到的信息進一步修正模型以取得人或物體的下一個將對出現的位置。在第二階 ...

2017-06-19 14:44 0 2042 推薦指數:

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計算機視覺中的濾波

目錄 寫在前面 Padding 濾波雜談 參考 博客:博客園 | CSDN | blog 寫在前面 在計算機視覺中,濾波(filtering)是指 Image filtering: compute function of local ...

Wed Feb 05 04:59:00 CST 2020 0 1520
計算機視覺基礎-4——物體檢測

一、什么是目標檢測 即用框(bounding box)標出物體的位置,並給出物體的類別 一些數據集介紹: PASCAL VOC數據集http://host.robots.ox.ac.uk/pascal/VOC/ 20類物體 COCO數據集 http ...

Wed Jul 10 21:04:00 CST 2019 0 450
計算機視覺物體檢測之RefineDet系列

Two Stage 的精度優勢 二階段的分類:二步法的第一步在分類時,正負樣本是極不平衡的,導致分類訓練比較困難,這也是一步法效果不如二步法的原因之一,也是focal loss的motivation。而第二步在分類時,由於第一步濾掉了絕大部分的負樣本,送給第二步分類的proposal中,正負 ...

Sat Feb 09 18:43:00 CST 2019 1 5495
計算機視覺目標跟蹤的算法分類

摘自百度百科。。。。。。。。。。。。。 (1)基於區域的跟蹤算法 基於區域的跟蹤算法基本思想是:將目標初始所在區域的圖像塊作為目標模板,將目標模板與候選圖像中所有可能的位置進行相關匹配,匹配度最高的地方即為目標所在的位置。最常用的相關匹配准則是差的平方和准則 ...

Wed May 17 05:28:00 CST 2017 0 3559
運動目標跟蹤kalman濾波器的使用

目標跟蹤kalman濾波器介紹   Kalman濾波器是通過前一狀態預測當前狀態,並使用當前觀測狀態進行校正,從而保證輸出狀態平穩變化,可有效抵抗觀測誤差。因此在運動目標跟蹤中也被廣泛使用。在視頻處理的運動目標跟蹤里,每個目標的狀態可表示為(x,y,w,h),x和y表示目標位置,w和h ...

Mon Feb 09 06:55:00 CST 2015 0 2848
計算機視覺』棋盤效應

零、轉置卷積介紹 『TensotFlow』轉置卷積 TensorFlow轉置卷積API詳解 一、棋盤效應 當我們要用到深度學習來生成圖像的時候,是往往是基於一個低分辨率且具有高層語義的圖像。這會使得深度學習來對這種低分辨率圖像進行填充細節。一般來說,為了執行從低分辨率圖像到高分辨率圖像 ...

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