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Q471468543
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杰克贝老师

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卡尔曼(kalman)滤波卡尔曼滤波是一种高效率的递归滤波器(自回归滤波器), 它能够从一系列的不完全包含噪声的测量(英文:measurement)中,估计动态系统的状态。应用实例卡尔曼滤波的一个典型实例是从一组有限的,对物体位置的,包含噪声的观察序列预测出物体的坐标位置及速度. 在很多工程应用(雷达, 计算机视觉)中都可以找到它的身影. 同时,卡尔曼滤波也是控制理论以及控制系统工程中的一个重要话题. 比如,在雷达中,人们感兴趣的是跟踪目标,但目标的位置,速度,加速度的测量值往往在任何时候都有噪声.卡尔曼滤波利用目标的动态信息,设法去掉噪声的影响,得到一个关于目标位置的好的估计。这个估计可以是对当前目标位置的估计(滤波),也可以是对于将来位置的估计(预测),也可以是对过去位置的估计(插值或平滑). 命名这种滤波方法以它的发明者鲁道夫.E.卡尔曼(Rudolf E. Kalman)命名. 虽然Peter Swerling实际上更早提出了一种类似的算法. 斯坦利.施密特(Stanley Schmidt)首次实现了卡尔曼滤波器.卡尔曼在NASA埃姆斯研究中心访问时,发现他的方法对于解决阿波罗计划的轨道预测很有用,后来阿波罗飞船的导航电脑使用了这种滤波器. 关于这种滤波器的论文由Swerling (1958), Kalman (1960)与 Kalman and Bucy (1961)发表. 目前,卡尔曼滤波已经有很多不同的实现.卡尔曼最初提出的形式现在一般称为简单卡尔曼滤波器.除此以外,还有施密特扩展滤波器,信息滤波器以及很多Bierman, Thornton 开发的平方根滤波器的变种.也行最常见的卡尔曼滤波器是锁相环,它在收音机,计算机和几乎任何视频或通讯设备中广泛存在.

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tongtongaiya

I don't know!

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游客小孩儿

在cnki上下篇kalman目标跟踪的硕士论文吧,很多的,当然期刊也可以,不过一般情况下硕士论文讲的能详细点,然后找准一篇仔细研读,这样子基本上理论就没啥问题了,编程就用MATLAB,用C很麻烦,很多算法都没有得自己从头编,matlab集成了很多的算法的,只要找出来调用就行了。这里给你说下kalman跟踪的思路吧:0.如果你的视频是实际录得话,为防止检测到伪目标,首先要对输入的图像进行滤波,简单的有中值均值滤波。1.对视频序列采用背景差分或帧间差分就可以得到运动区域了,这里重点就是背景建模,如果嫌麻烦也就别看什么单高斯或多高斯的了,直接找一个空帧(没有运动目标)当背景就OK了,差分后就有了运动区域,然后二值化方便以后的处理。然后视有没有阴影而进行阴影去除的工作。2.上边这步也就是检测出了运动区域,按你的检测出来是要给边边画圈,这个在matlab上好好研究研究怎样提取目标边缘的点,在原位图图上把边缘的点改变成一个同像素值就行了,这样检测就完了。3.跟踪,首先得找到目标的中心,因为目标不只是一个像素,必须有一个中心来表示它的坐标位置,这个方法自己想啦,什么取均值求外接矩形中心啊都可以的,然后每一帧都这么做就有一系列的中心坐标了。,Kalman的作用还是以滤波为主,相当于把第三步的那些坐标都当成信号序列,用Kalman滤波,边检测边滤波,kalman主要记住那5个公式,知道它的递推过程就基本能编出来了,至于滤波器参数就在参考文献里找吧,编出来kalman部分的程序没多少行的,别怕。5.如果是多目标跟踪的话就进行目标匹配的工作,相当于每帧都检测出两个目标,你要知道最新一帧中的每个分别对应的是前边帧的哪个目标。上边这些给你一个大体的思路,你根据自己的任务选择做哪些工作,这个题目不难的,要有信心

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幽花零落

我这里有用kalman跟踪小球的程序和视频呢,QQ是308431540

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