基于迭代中心差分卡尔曼滤波的说话人跟踪方法.pdf
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基于卡尔曼滤波的SiamRPN目标跟踪方法.pptx
基于卡尔曼滤波的SiamRPN目标跟踪方法汇报人：2024-01-12
引言SiamRPN目标跟踪方法卡尔曼滤波算法基于卡尔曼滤波的SiamRPN目标跟踪实现实验结果与分析总结与展望
引言01
随着监控系统的普及，对目标进行准确、实时的跟踪成为迫切需求。视频监控在自动驾驶领域，目标跟踪技术是实现车辆感知和决策的关键环节。自动驾驶目标跟踪技术可以帮助机器人实时感知和跟踪目标，实现自主导航。机器人导航研究背景与意义
123通过建立目标外观模型进行跟踪，如光流法、MeanShift等。生成式方法将目标跟踪看作二分类问题，通过训练分类器区分目标和背景，如Struck、TLD等。判别式方法利用深度学习网
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基于规则与卡尔曼滤波的人眼跟踪.pdf
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一种基于卡尔曼滤波的运动物体跟踪算法.pdf
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基于卡尔曼滤波的视频目标跟踪.doc
PAGE I
摘 要
本文针对录像设备所获取的运动目标视频文件，利用卡尔曼滤波法进行运动目标跟踪。
首先，读出视频图像序列，即把视频文件分成若干帧，从中获取每一帧图像作为视频图像序列；对视频图像序列中若干帧中的每一帧进行模型转换，运用均值法取背景，再利用背景差法检测出运动目标，利用形态学处理腐蚀处理等使提取出的目标更精确，消除噪声抖动等干扰。
接下来就进入跟踪过程，选择质心及面积为跟踪的特征值，质心为圆点，根据面积得出的半径为半径的小圆作为跟踪窗口，进而建立运动估计模型，更新模型，利用卡尔曼滤波算法实现跟踪。同时运用MATLAB自带函数追踪运动质心，与卡尔曼滤波算法追踪出的目标
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基于扩展卡尔曼滤波的运动物体跟踪.doc
基于扩展卡尔曼滤波的运动物体跟踪
耿沛，苏小龙
（中国矿业大学计算机学院，江苏 徐州 221116）
5 摘要：卡尔曼滤波是一种线性最优估计方法，但是实际有很多非高斯分布模型需要观测。本 文研究的扩展卡尔曼滤波就很好的解决这一问题，大大提高了卡尔曼滤波的适应性。本文首 先介绍了扩展卡尔曼滤波的原理和特点，然后将卡尔曼滤波应用到运动物体跟踪。最后通过 实验说明扩展卡尔曼滤波的优缺点。
关键词：扩展卡尔曼滤波；运动物体跟踪
10 中图分类号：TP37
Moving Object Tracking Based on Extended Kalman Filter
GENG Pei, SU Xiaol
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基于卡尔曼滤波的多目标跟踪方法-计算机科学.PDF
第 卷 第 期 计 算 机 科 学
４５ ８ Vol．４５No．８
年 月
２０１８ ８ COMPUTER SCIENCE Au．２０１８
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基于抗差自适应容积卡尔曼滤波的超紧耦合跟踪方法-自动化学报.PDF
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一种基于卡尔曼滤波的定位解算方法及系统.pdf
(19)国家知识产权局
(12)发明专利申请
(10)申请公布号 CN 114879236 A
(43)申请公布日 2022.08.09
(21)申请号 202210343320.1 G06F 17/16 (2006.01)
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卡尔曼滤波.doc
卡尔曼滤波
卡尔曼滤波（Kalman filtering）一种利用线性系统状态方程，通过系统输入输出观测数据，对系统状态进行最优估计的算法。由于观测数据中包括系统中的噪声和干扰的影响，所以最优估计也可看作是滤波过程。
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。
数据滤波是去除噪声还原真实数据的一种数据处
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卡尔曼滤波..docx
3.The Kalman filter is a powerful recursive data fusion tool based on estimation theory. It works as an estimator for a state vector containing one or more random variables that are assumed to be Gaussian distributed.The underlying principle of a Kalman filter is a predictor-corrector structure. In
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-基于迭代无迹卡尔曼滤波的SLAM算法仿真研究.pdf
第24 卷第8 期 系统仿真学报© Vol. 24 No. 8
2012 年8 月 Journal of System Simulation Aug., 2012
基于迭代无迹卡尔曼滤波的SLAM 算法仿真研究
陈 晨，程荫杭
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WSN中基于预测和量化的卡尔曼滤波目标跟踪的开题报告.docx
WSN中基于预测和量化的卡尔曼滤波目标跟踪的开题报告
1.研究背景
无线传感器网络(WSN)是一种由许多小型、低功耗传感器节点组成的网络。WSN可以进行数据采集、环境监测、目标跟踪等应用。目标跟踪是WSN中重要的应用之一，如智能采矿、智能交通等领域。在WSN中进行目标跟踪需要考虑通信带宽、节点计算能力等限制条件。因此，如何在这些限制条件下进行有效的目标跟踪是WSN研究的热点之一。
目前，常用的目标跟踪算法包括卡尔曼滤波、粒子滤波、扩展卡尔曼滤波等。其中，卡尔曼滤波是一种广泛使用的目标跟踪算法，它可以在实时环境中准确地跟踪目标。但是，传统的卡尔曼滤波存在预测误差累计的问题，这会导致目标跟踪的精度
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基于强跟踪自适应容积卡尔曼滤波算法的锂离子电池状态估计算法研究.docx
基于强跟踪自适应容积卡尔曼滤波算法的锂离子电池状态估计算法研究
目录
基于强跟踪自适应容积卡尔曼滤波算法的锂离子电池状态估计算法研究（1）
一、内容概览．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．3
（一）电动汽车的发展与锂离子电池应用现状．．．．．．．．．．．．．．．．．．．4
（二）锂离子电池状态估计算法的重要性及挑战．．．．．．．．．．．．．．．．．4
（三）本文研究目的和意义．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．6
二、锂离子电池基本原理及特性分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．7
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一种融合卡尔曼滤波的孪生红外目标跟踪方法.pdf
(19)国家知识产权局
(12)发明专利
(10)授权公告号 CN 113344971 B
(45)授权公告日 2023.03.28
(21)申请号 202110559273.X G06T 7/277 (2017.01)
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扩展卡尔曼滤波无源定位跟踪技术.docx
【摘要】新型电子战技术在科学技术进步的浪潮中不断涌现，而万物都遵循着不断新旧的规律，所以新型的无源探测设备自身不断完善，利用其自身不辐射信号的特点，能够在不被探测就获取到信号源的精确位置，这能完美的解决传统的有源探测设备容易暴露的问题，也因为如此，无源探测探测技术成为了各领域在探测方面的主要核心技术。本文针对了无源定位技术中的多站定位技术原理进行了研究，首先介绍了辐射的各种测量值，目标跟踪的线性卡尔曼滤波算法的主要原理分析还有其在现实应用中的分析。接着介绍了EKF滤波算法，并对基于观测距离的目标定位进行分析.
【关键字】无源定位技术、扩展卡尔曼滤波、无源跟踪技术
1.绪论
1.1研究背景