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 ...

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目標追蹤之卡爾曼濾波 最近在看Coursera的robotic learning，發現挺有意思的。這里算是做一下week 2的用卡爾曼濾波來做機器人目標追蹤的筆記。 這篇小文章主要有兩個內容 怎樣用一個卡爾曼濾波對一個線性動力系統進行建模以及求解 做一個小球追蹤的小 ...

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 ...

原文地址：http://www.niwozhi.net/demo_c65_i50946.html 關於卡爾曼濾波的理論這里不打算講了，就是那個5個基本的公式，這里直接給出公式： 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 ...

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 ...