如果opencv 运动物体追踪是随机的，卡尔曼滤波可以追踪物体吗

来源：蜘蛛抓取(WebSpider) 时间：2017-07-24 10:47 标签： pftrack追踪运动物体
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基于卡尔曼滤波的目标跟踪研究（WORD文档DOC版,可在线免费浏览全文和下载）是一篇优秀的毕业设计论文，可为大学生本专业本院系本科专科大专和研究生学士硕士相关类学生提供毕业论文范文范例指导 也可为要代写发表职称论文的提供参考范本 另本网本文文中有关的摘要开题报告致谢词辞与格式文献综述和本文选题题目都可做参考指导。
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基于卡尔曼滤波的目标跟踪研究
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3秒自动关闭窗口matlab卡尔曼滤波仿真程序（跟踪匀速运动的目标） - Matlab论坛 -
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matlab卡尔曼滤波仿真程序（跟踪匀速运动的目标）
助理工程师
14:47:03　　
14006&查看
本帖最后由 ningkui 于
14:47 编辑
卡尔曼滤波仿真程序用于匀速运动的目标跟踪
% kalman filtering
load initial_track&&s; % y:initial data,s:data with noise
% yp denotes the sample value of position
% yv denotes the sample value of velocity
% Y=[yp(n);yv(n)];
% error deviation caused by the random acceleration
% known data
Y=zeros(2,200);
Y(:,1)=Y0;
& & 0 1];& && && &
B=[1/2*(T)^2 T]';
C=[C0 zeros(2,2*199)];
Q=(0.25)^2;
R=(0.25)^2;
% kalman algorithm ieration
for n=1:200
& & i=(n-1)*2+1;
& & K=C(:,i:i+1)*H'*inv(H*C(:,i:i+1)*H'+R);
& & Y(:,n)=Y(:,n)+K*(s(:,n)-H*Y(:,n));
& & Y(:,n+1)=A*Y(:,n);
& & C(:,i:i+1)=(eye(2,2)-K*H)*C(:,i:i+1);
& & C(:,i+2:i+3)=A*C(:,i:i+1)*A'+B*Q*B';
% the diagram of position after filtering
t=0:0.1:20;
figure(2);
yp=Y(1,:);
plot(t,yp,'r.-');
axis([0 20 0 20]);
xlabel('time');
ylabel('yp position');
title('the track after kalman filtering');
% the diagram of velocity after filtering
figure(3);
yv=Y(2,:);
plot(t,yv,'k.-');
xlabel('time');
ylabel('yv velocity');
title('the velocity caused by random acceleration');
游客，如果您要查看本帖隐藏内容请
12:03:36　　
12:38:38　　
PCB在线计价下单
板子大小：
板子数量：
PCB 在线计价
dddddddddddd
13:40:10　　
DDDDDDDDDDD顶！！！
16:57:47　　
有没有对运动对象本身的仿真啊
21:40:34　　
好东西，感谢分享
07:49:26　　
haikeyizheyangwan
21:28:51　　
绝对正点的东东，感谢楼主！
20:50:12　　
16:36:07　　
不错，可以结合理论理解
08:30:03　　
10:24:00　　
14:13:19　　
14:06:20　　
学习一下，多谢楼主
12:25:10　　
犀利 ，收下了。哈哈啊哈
14:39:45　　
很好的说哦。。。。
21:32:20　　
14:02:45　　
15:47:58　　
ddddddddddddddddddddddddddd
21:26:58　　
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版权所有 (C) 深圳华强聚丰电子科技有限公司卡尔曼滤波追踪目标航迹时，是如何确定合适的运动模型？ - 知乎32被浏览1176分享邀请回答05 条评论分享收藏感谢收起12 条评论分享收藏感谢收起君，已阅读到文档的结尾了呢~~
一种基于卡尔曼滤波的运动物体跟踪算法—文档、资料、论文、办公、总结，均是精品资料，免费阅读，免费分享，值得下载！
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