可在任何含有不确定信息的动态系统中使用卡尔曼滤波,对系统下一步的走向做出有根据的预测,即使伴随着各种干扰,卡尔曼滤波总是能指出真实发生的情况。在连续变化的系统中,使用卡尔曼滤波是非常理想的,它具有占用内存小的优点,并且速度很快,很适合用于实时问题和嵌入式系统。 在目标跟踪应用中,使用卡尔曼滤波器...
本文将介绍一种基于转换坐标卡尔曼滤波的雷达目标跟踪算法。 1.转换坐标卡尔曼滤波 转换坐标卡尔曼滤波(CTKF)是一种Kalman滤波的变种,它采用一种新的坐标系,把系统状态转换为一组正交的分量,以实现分离不同分量之间的影响。在CTKF中,系统状态被表示为一个n维向量x,同时我们将x表示为分别在y和z方向上的两个n/2...
和线性系统的情况一样,我们可以得到扩展Kalman滤波算法如下: 所谓的非线性方程,就是因变量和自变量的关系不是线性的,这类方程很多,例如平方关系,对数关系,指数关系,三角函数关系等等。这类方程可分为两类,一类是多项式方程,一种是非多项式方程。为了便于说明非线性卡尔曼滤波——扩展Kalman滤波的原理,我们选用一下系统....
kalman被用来描述目标的运动模型,它不对目标的特征建模,而是对目标的运动模型进行建模,常用于估计目标在下一帧的位置。 一、Kalman 在上面的跟踪中,meanshift和camshift链接。我们使用的都是Meanshift或者是基于Meanshift的Camshift来进行的跟踪,这里我们还可以对其进行改良:引入卡尔曼滤波的概念。 卡尔曼滤波的概念较为复杂...
卡尔曼滤波在目标跟踪中的研究与应用
1.一种融合卡尔曼滤波的孪生红外目标跟踪方法,其特征在于,包含以下步骤:S1、引入注意力机制,构建CBAM_SiamRPN++红外目标跟踪模型;S2、在训练集上训练改进的孪生网络跟踪模型,得到收敛的跟踪模型;S3、利用训练得到的的孪生网络跟踪模型进行在线跟踪,得到置信度得分;S4、设定遮挡阈值,根据置信度得分判别目标是否处于遮挡状态...
卡尔曼滤波算法最初由R.E. Kalman和R.S. Bucy在20世纪60年代提出,被广泛应用于航空航天领域。随着计算机技术的不断发展和普及,卡尔曼滤波算法被应用到了更多领域,包括机器人导航、目标追踪、人脸识别等。 在目标跟踪中,卡尔曼滤波算法能够通过对目标状态的动态建模和传感器测量的融合,实现对目标位置、速度等信息的精...
IMM算法的基本思想是用多个不同的运动模型匹配机动目标的不同运动模式,不同模型间的转移概率是–个马尔可夫矩阵,目标的状态估计和模型概率的更新使用卡尔曼滤波。 交互式多模型IMM(Interacting Multiple Model)控制算法的主体思想是基于贝叶斯理论而提出的模型间的自动识别与切换:在任意跟踪时刻,通过设置对应目标可能模型数...
基于光流与卡尔曼滤波融合的图像多目标跟踪方法和系统 然后,文章研究了单目标跟踪算法,利用"当前"模型和卡尔曼滤波器,建立了基于"当前"模型自适应滤波算法,并基于该算法设计了自适应跟踪波门用于目标跟踪。讲述了常用的... 廉斌,祁贤雨,赵玉飞,... 被引量: 0发表: 0年 一种改进光流法的运动目标检测及跟踪算法 ...
卡尔曼滤波算法对动态目标跟踪具有良好的效果能有效抑制环境噪声的影结束语与展望由于卡尔曼滤波器求解时不需要存储大量的观测数据而且当获得新的观测数据时可以随时计算出一个新的参数滤波值便于实时处理观测结果因此卡尔曼滤波器在动态数据处理中的应用越来越广泛尤其是在gps动态数据处理雷达定位跟踪等方面 卡尔曼滤波算法...