1)初始化阶段-提取跟踪目标特征 该阶段要人工指定跟踪目标,程序计算跟踪目标的特征,比如可以采用目标的颜色特征.具体到Rob Hess的代码,开始时需要人工用鼠标拖动出一个跟踪区域,然后程序自动计算该区域色调(Hue)空间的直方图,即为目标的特征.直方图可以用一个向量来表示,所以目标特征就是一个N*1的向量V. 2)搜索阶段-放狗 好,我们已经掌握了目标的特征,下面放出很多条狗,去搜索目标对象,这里的狗就是粒子particle.狗有很多种放法.比如,a)均匀的放:即在整个图像平面均匀的撒粒子(u…

一.背景 与卡曼滤波不同的是,粒子滤波假设隐变量之间(隐变量与观测变量之间)是非线性的,并且不满足高斯分布,可以是任意的关系. 求解的还是和卡曼滤波一样,但由于分布不明确,所以需要用采样的方法求解. 二.重要性采样(importance sampling & SIS) 重要性采样(IS)需要计算p(zt|x1,...,t), t与t-1之间没有递推关系,不易求解 为此引入SIS,转换成求解p(z1,...t|x1,...t),且能够推出递推关系,方便求解 三.重采样Basic Particle…

粒子滤波用于跟踪,参考:http://www.cnblogs.com/tornadomeet/archive/2012/03/18/2404817.html http://blog.csdn.net/hujingshuang/article/details/45535423…

Video来源地址 一直都觉得粒子滤波是个挺牛的东西,每次试图看文献都被复杂的数学符号搞得看不下去.一个偶然的机会发现了Rob Hess(http://web.engr.oregonstate.edu/~hess/)实现的这个粒子滤波.从代码入手,一下子就明白了粒子滤波的原理.根据维基百科上对粒子滤波的介绍(http://en.wikipedia.org/wiki/Particle_filter),粒子滤波其实有很多变种,Rob Hess实现的这种应该是最基本的一种,Sampling Impor…

先介绍概念:来自百科 粒子滤波指:通过寻找一组在状态空间中传播的随机样本来近似的表示概率密度函数,再用样本均值代替积分运算,进而获得系统状态的最小方差估计的过程,波动最小,这些样本被形象的称为"粒子",故而叫粒子滤波.  粒子滤波(PF: Particle Filter)的思想基于蒙特卡洛方法(Monte Carlo methods),它是利用粒子集来表示概率,可以用在任何形式的状态空间模型上.其核心思想是通过从后验概率中抽取的随机状态粒子来表达其分布,是一种顺序重要性采样法(Sequ…

目标跟踪学习笔记_2(particle filter初探1) 目标跟踪学习笔记_3(particle filter初探2) 前面2篇博客已经提到当粒子数增加时会内存报错,后面又仔细查了下程序,是代码方面的问题.所以本次的代码与前几次改变比较小.当然这些code基本也是参考网上的.代码写得很不规范,时间不够,等以后有机会将其优化并整理成类的形式.)              Opencv实现粒子滤波算法            摘要 本文通过opencv实现了一种目标跟踪算法——粒子滤波算法,算法的…

善始善终,这篇文章是Coursera课程Robotics: Estimation and Learning最后一周的课程总结.里面的小哥讲得不是很清晰,留下的作业很花功夫(第二周课程也是酱紫). 这周讲的是使用蒙特卡罗定位法(Monte Carlo Localization,也作Particle Filter Localization)进行机器人定位(Localization).这篇总结分为两部分: 问题介绍和算法步骤 使用雷达数据进行的小实验 1. 蒙特卡罗定位 在第三周中,我们讲到了机器人在…

MathWorks从MATLAB 2015a开始推出与ROS集成的Robotics System Toolbox(机器人系统工具箱),它为自主移动机器人的研发提供现成的算法和硬件接口. 粒子滤波基本流程 A particle filter is a recursive, Bayesian state estimator that uses discrete particles to approximate the posterior distribution of the estimated s…

目录 论文来源 摘要 基本概念 1.时变信道 2.粒子滤波 3.高斯粒子滤波 4.辅助粒子滤波 比较 借鉴之处 论文来源 International Conference on Communication and Signal Processing, April 4-6, 2019, India,Gargi Rajam, P. Sandeeptha and Sudheesh P 摘要 无线通信系统是从一个设备到另一个设备的传输介质.由于多径和多普勒频移,无误差传播变得不可能被实现.信道估计作为一…

粒子滤波确实是一个挺复杂的东西,从接触粒子滤波到现在半个多月,博主哦勒哇看了N多篇文章,查略了嗨多资料,很多内容都是看了又看,细细斟酌.今日,便在这里验证一下自己的修炼成果,请各位英雄好汉多多指教. 讲粒子滤波之前,还得先讲一个叫”贝叶斯滤波”的东西,因为粒子滤波是建立在贝叶斯滤波的基础上的哩.说太多抽象的东西也很难懂,以目标跟踪为例,直接来看这东西是怎么回事吧: 1. 首先咋们建立一个动态系统,用来描述跟踪目标在连续时间序列上的变换情况.简单一点,我们就使用目标的位置(i,j)作为这个动态系统…

粒子滤波的理论实在是太美妙了,用一组不同权重的随机状态来逼近复杂的概率密度函数.其再非线性.非高斯系统中具有优良的特性.opencv给出了一个实现,但是没有给出范例,学习过程中发现网络上也找不到.learning opencv一书中有介绍,但距离直接使用还是有些距离.在经过一番坎坷后,终于可以用了,希望对你有帮助. 本文中给出的例子跟 我的另一篇博文是同一个应用例子,都是对二维坐标进行平滑.预测 使用方法: 1.创建并初始化 const int stateNum=4;//状态数 const in…

===================================================== H.264源代码分析文章列表: [编码 - x264] x264源代码简单分析:概述 x264源代码简单分析:x264命令行工具(x264.exe) x264源代码简单分析:编码器主干部分-1 x264源代码简单分析:编码器主干部分-2 x264源代码简单分析:x264_slice_write() x264源代码简单分析:滤波(Filter)部分 x264源代码简单分析:宏块分析(Anal…

摘要:在这篇论文中,作者提出一种鲁棒视觉跟踪的多任务相关粒子滤波琪跟踪算法(MCPF).作者首先向我们展示了多任务相关滤波器,该滤波器在训练滤波器模板的时候可以学习不同特征之间的联系.本文提出的MCPF旨在挖掘MCF和粒子滤波的性能,同时使其二者互补.与现存的相关滤波器和粒子滤波器相比,本文提出的算法有以下几大优点:1.本文提出的算法可以通过MCF使采样粒子聚焦在目标可能的位置,从而具有较强的鲁棒性:2.本算法通过粒子采样策略可以有效地解决大尺度变化问题:3.与传统的粒子滤波器相比,本文可以使用…

1.直方图滤波(Histogram Filter)的算法思想 直方图滤波的算法思想在于:它把整个状态空间dom(x(t))切分为互不相交的部分\(b_1.b_2....,b_{n-1}\),使得: 然后定义一个新的状态空间\(y_t \in \{0,-,n−1\}\),当且仅当\(x(t)∈b_i\)时,\(y_t=i\),由于\(y_t\)是一个离散的状态空间,我们就可以采用离散贝叶斯算法计算\(bel(y_t)\).\(bel(y_t)\)是对\(bel(x_t)\)的近似,它给出x(t)在…

上一篇博文已经讲了贝叶斯滤波的原理以及公式的推导:http://www.cnblogs.com/JunhaoWu/p/bayes_filter.html 本篇文章将从贝叶斯滤波引入到粒子滤波,讲诉粒子滤波的原理. 前面我们已经提到,将跟踪目标的运动看作是一个动态系统.系统的状态以目标的状态来表示.这里,不妨将跟踪目标的中心位置作为系统状态 xt=(it,jt).在连续变化的图像序列里,状态xt随时间不断变换.我们的目的是估计t时刻系统的状态,在这个例子中为目标的中心位置. 状态估计问题(目标跟踪…

Kalman Filter Cons: Kalman filtering is inadequate because it is based on the unimodal Gaussian distribution assumption, and it can't represent simultaneous alternative hypotheses. It works relatively poorly in clutter which causes the density to be…

一.背景 动态模型 = 图 + 时间 动态模型有三种:HMM.线性动态系统(kalman filter).particle filter 线性动态系统与HMM的区别是假设相邻隐变量之间满足线性高斯分布,观测变量与隐变量之间满足线性高斯分布 二.线性动态系统两大问题:learning+inference 主要讲inference,相当于求后验p(z|x) 求p(zt|x1,x2,...,xt)转换成求p(zt-1|x1,...,xt-1)和p(zt|zt-1),依次类推 具体分为两步骤: step…

目录 问题提出 算法研究现状 算法原理 问题提出 在现实科研问题中,其中有很多都是非线性的.要想求得问题的解,就需要非线性的算法.所谓非线性滤波,就是基于带有噪声的观测值,估计非线性系统动态变化的状态,这一类问题都可以使用动态状态空间模型来描述. 算法研究现状 解决非线性滤波问题的最为经典的方法是扩展卡尔曼滤波算法(EKF),对于弱非线性系统能够得到理想的滤波结果,但对于强非线性系统,EKF在线性化过程中不可避免的引入了更多的截断误差,使得系统真实的非线性特性得不到充分的体现. 另一种解决非线性…

Kalman滤波简介 Kalman滤波是一种线性滤波与预测方法,原文为:A New Approach to Linear Filtering and Prediction Problems.文章推导很复杂,看了一半就看不下去了,既然不能透彻理解其原理,但总可以通过实验来理解其具体的使用方法. Kalman滤波分为2个步骤,预测(predict)和校正(correct).预测是基于上一时刻状态估计当前时刻状态,而校正则是综合当前时刻的估计状态与观测状态,估计出最优的状态.预测与校正的过程如下: 预…

转载:http://blog.csdn.net/ym19860303/article/details/9210539 Particle designer粒子编辑器可到这里下载(包含授权码):http://www.cocoachina.com/downloads/code/2012/0706/4424.html -- CCParticleSystem是所有粒子系统的父类 -- CCParticleSystemPoint.CCParticleSystemQuad (点粒子和方形粒子系统,都继承了CC…

Kalman滤波简介 Kalman滤波是一种线性滤波与预测方法,原文为:A New Approach to Linear Filtering and Prediction Problems.文章推导很复杂,看了一半就看不下去了,既然不能透彻理解其原理,但总可以通过实验来理解其具体的使用方法. Kalman滤波分为2个步骤,预测(predict)和校正(correct).预测是基于上一时刻状态估计当前时刻状态,而校正则是综合当前时刻的估计状态与观测状态,估计出最优的状态.预测与校正的过程如下: 预…

2017拜拜啦,怎么过元旦呢?当然是果断呆实验室过... 应该是大二的时候首次听说kalman,一直到今天早上,我一看到其5条"黄金公式",就会找各种理由放弃,看不懂呀...但是研究lidar定位需要以此为基础,故立志掌握,然后集中精力看了一天,我发现我居然看懂了...作为白巧克力的忠实粉,所以果断先攻读Ta关于kalman的两篇blog,照着第一篇blog的公式推导,虽然没全部推出来,但是对5条公式的来源大致了解了,然后跑了第二篇blog的matlab实例,对照5条公式,感觉明白了什…

1.Particle Studio介绍 非常早发现一款粒子编辑器叫Particle Designer,不知道为什么它没有Windows版本号. 所以我就在Windows下基于Qt做了一个粒子编辑器.之前有款叫Particle Builder也做得不错.也參考了下它的界面设计.名称想了非常久,就叫Particle Studio吧.眼下仅仅支持Cocos2d-x. Particle Studio 比較有特色的功能: 1.全然免费使用所有功能! 2.拥有在线的粒子库.还在苦苦制作粒子?赶快来看下是否已…

1. 蒙特卡罗定位 定位:机器人知道地图信息的情况下如何利用传感器信息确定自己的位置(Localization). 有人会说,定位是不需要地图信息的.机器人知道初始位置,知道左右轮的速度,就可以算出在一段时间内左右轮分别走了多少距离,进而算出机器人的转角和位移,以便更新位置信息.但是显然,这种方法存在很大的问题.首先,速度是传感器获得的,然而传感器是有精度限制的,这就意味着误差的存在,对时间积分求距离误差就更大了:另外,机器人也可能存在打滑之类的机械问题.结合地图来对机器人进行定位能有效减小误差…

#转# -*- coding=utf-8 -*-# 直接运行代码可以看到跟踪效果# 红色的小点代表粒子位置# 蓝色的大点表示跟踪的结果# 白色的方框表示要跟踪的目标# 看懂下面两个函数即可from numpy import *from numpy.random import * def resample(weights): n = len(weights) indices = [] # 求出离散累积密度函数(CDF) C = [0.] + [sum(weights[:i+1]) for i in…

http://onebyonedesign.com/flash/particleeditor/ 这个原来是为flash starling设计的粒子系统编辑器,但实际上,还是能兼容cocos2d的. 只需要选中Export按钮下方的“include .plist file”. 在Cocos2d中使用更简单,只需要简单2句代码. var emitter = new cc.ParticleSystem("res/particle.plist"); this.addChild(emitter)…

http://www.cnblogs.com/jcchen1987/p/4371439.html…

摘要 近年来,深度学习方法在物体跟踪领域有不少成功应用,并逐渐在性能上超越传统方法.本文先对现有基于深度学习的目标跟踪算法进行了分类梳理,后续会分篇对各个算法进行详细描述. 看上方给出的3张图片,它们分别是同一个视频的第1,40,80帧.在第1帧给出一个跑步者的边框(bounding-box)之后,后续的第40帧,80帧,bounding-box依然准确圈出了同一个跑步者.以上展示的其实就是目标跟踪(visual object tracking)的过程.目标跟踪(特指单目标跟踪)是指:给出目标在…

[1]陈卫东, 张飞. 移动机器人的同步自定位与地图创建研究进展[J]. 控制理论与应用, 2005, 22(3):455-460. [2]Cadena C, Carlone L, Carrillo H, et al. Past, Present, and Future of Simultaneous Localization and Mapping: Toward the Robust-Perception Age[J]. IEEE Transactions on Robotics, 2016…

向量定义:x1 = c(1,2,3); x2 = c(1:100) 类型显示:mode(x1) 向量长度:length(x2) 向量元素显示:x1[c(1,2,3)] 多维向量:multi-dimensional vector:rbind(x1,x2); cbind(x1,x2) > x = c(1,2,3,4,5,6) > y = c(6,5,4,3,2,1) > z = rbind(x,y) > z [,1] [,2] [,3] [,4] [,5] [,6] x 1 2 3 4…