目標跟蹤算法中的卡爾曼濾波
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 ...
原文：Python Opencv-contrib Camshift&kalman卡爾曼濾波&CSRT算法 目標跟蹤實現
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： 自定義的工具模塊utils.py： 注： .在項目目錄下保存一張GUI界面的背景圖像background.jpg。 .在選擇樣本序列時，格 ...
2020-06-10 21:21 0 1626 推薦指數：
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簡單的介紹一下卡爾曼濾波器的關鍵的5個公式。 引入一個離散控制過程的系統。該系統可用一個線性隨機微分方程來描述： X(k)=A X(k-1)+B U(k)+W(k) 再加上系統的測量值： Z(k)=H X(k)+V(k) 上兩式子中，X(k)是k時刻的系統狀態，U(k)是k ...
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以下我們引用文獻【1】中的一段話作為本文的開始： 想象你在黃昏時分看着一僅僅小鳥飛行穿過濃密的叢林。你僅僅能隱隱約約、斷斷續續地瞥見小鳥運動的閃現。你試圖努力地猜測小鳥在哪里以及下一時刻它會出如今哪里，才不至於失去它的行蹤。或者再想象你是二戰中的一名雷達操作員，正在跟蹤一個微弱的游移目標 ...
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