很好的入门资料 向面试官一句话解释卡尔曼滤波: 用上一次的最优状态估计和最优估计误差去计算这一次的先验状态估计和先验误差估计: 用1得到的本次先验误差估计和测量噪声,得到卡尔曼增益: 用1,2步骤得到所有先验误差估计和测量噪声,得到本次的最优估计. 一句话解释:对模型的预测值和实际的观测值进行加权,迭代计算出未来的状态. 对于上面三句话的一些解释: 先验:根据以往的结果去推导 后验:得到当前结果之后再去修正 卡尔曼增益作用:将"粗略估计"变成"最准确的估计" 卡尔曼

1．简单介绍(Brief Introduction) 在学习卡尔曼滤波器之前,首先看看为什么叫"卡尔曼". 跟其它著名的理论(比如傅立叶变换.泰勒级数等等)一样.卡尔曼也是一个人的名字,而跟他们不同的是.他是个现代人! 卡尔曼全名Rudolf Emil Kalman,匈牙利数学家,1930年出生于匈牙利首都布达佩斯. 1953,1954年于麻省理工学院分别获得电机project学士及硕士学位.1957年于哥伦比亚大学获得博士学位.我们如今要学习的卡尔曼滤波器.正是源于他的博士论文和19

1．简介(Brief Introduction) 在学习卡尔曼滤波器之前,首先看看为什么叫“卡尔曼”.跟其他著名的理论(例如傅立叶变换,泰勒级数等等)一样,卡尔曼也是一个人的名字,而跟他们不同的是,他是个现代人! 卡尔曼全名Rudolf Emil Kalman,匈牙利数学家,1930年出生于匈牙利首都布达佩斯.1953,1954年于麻省理工学院分别获得电机工程学士及硕士学位.1957年于哥伦比亚大学获得博士学位.我们现在要学习的卡尔曼滤波器,正是源于他的博士论文和1960年发表的论文<A New

在学习卡尔曼滤波器之前,首先看看为什么叫“卡尔曼”.跟其他著名的理论(例如傅立叶变换,泰勒级数等等)一样,卡尔曼也是一个人的名字,而跟他们不同的是,他是个现代人! 卡 尔曼全名Rudolf Emil Kalman,匈牙利数学家,1930年出生于匈牙利首都布达佩斯.1953,1954年于麻省理工学院分别获得电机工程学士及硕士学位.1957年于哥 伦比亚大学获得博士学位.我们现在要学习的卡尔曼滤波器,正是源于他的博士论文和1960年发表的论文<A New Approach to Linear Fil

卡尔曼滤波器及其基于opencv的实现 源地址:http://hi.baidu.com/superkiki1989/item/029f65013a128cd91ff0461b 这个是维基百科中的链接,比较详细了,如果想详细了解应该看下那篇开篇论文,已经有人翻译成了中文. http://zh.wikipedia.org/zh/%E5%8D%A1%E5%B0%94%E6%9B%BC%E6%BB%A4%E6%B3%A2 卡尔曼滤波器 – Kalman Filter 1．    什么是卡尔曼滤波器(Wh

= 参考/转自: 1 ---https://blog.csdn.net/u010720661/article/details/63253509 2----http://www.bzarg.com/p/how-a-kalman-filter-works-in-pictures/ 3----徐亦达  机器学习课程(优酷) 4 -----https://blog.csdn.net/u010480899/article/details/55656209 不知道为什么,之前学习卡尔曼滤波器,总感觉差了点什

一.卡尔曼滤波器的理论解释 http://blog.csdn.net/lindazhou2005/article/details/1534234(推荐) 二.代码中一些随机数设置函数,在opencv中文网站上没有查到: cvRandInit()初始化CvRandState数据结构,可以选定随机分布的种类,并给定它种子,有两种情形cvRandInit(CvRandState数据结构,随机上界,随机下界,均匀分布参数,64bits种子的数字) cvRandInit(CvRandState数据结构,平

基于自适应颜色属性的目标追踪 Adaptive Color Attributes for Real-Time Visual Tracking 基于自适应颜色属性的实时视觉追踪 3月讲的第一篇论文,个人理解,存在非常多问题,欢迎交流! 这是CVPR2014年的文章. 名字翻译为基于自适应选择颜色属性的实时视觉跟踪.首先理解什么是Adaptive color attributes,文章中colorattributes把颜色分为11类,就是将RGB三种颜色细化为黑.蓝.棕.灰.绿.橙.粉.紫.红.白和

目录 以NASA之名: 卡尔曼滤波器 引言 荣耀骑士 卡尔曼滤波器* 参考文献: 以NASA之名: 卡尔曼滤波器 'That's one small step for man,one giant leap for mankind.' - Neil Alden Armstron 引言 二十世纪的阿波罗登月计划在人类历史上是浓墨重彩的一笔, 是人类科学发展极其重要的里程碑. 在此计划中, 阿姆斯特朗在月球上说出了上面的一句话,是对此计划最最恰当的注释. 说起来这个计划很''简单'': 送人到月球转一

[首发:cnblogs    作者:byeyear    Email:byeyear@hotmail.com] 本文所用实例来自于以下书籍: Fundamentals of Kalman Filtering: A Practical Approach, 3rd Edition.Paul Zarchan, Howard Musoff. 某物体位于距地面400000 ft的高空,初速度为6000 ft/s,重力加速度为32.2 ft/s2.地面雷达位于其正下方测量该物体高度,测量周期0.1s,维持3

1. cv2.dnn.readNetFromCaffe(prototxt, model)  用于进行SSD网络的caffe框架的加载 参数说明:prototxt表示caffe网络的结构文本,model表示已经训练好的参数结果 2.t=delib.correlation_tracker() 使用delib生成单目标的追踪器 3.delib.rectangle(int(box[0]), int(box[1]), int(box[2]), int(box[3])) 用于生成追踪器所需要的矩形框[(st

1. 卡尔曼滤波器介绍 卡尔曼滤波器的介绍, 见 Wiki 这篇文章主要是翻译了 Understanding the Basis of the Kalman Filter Via a Simple and Intuitive Derivation 感谢原作者. 如果叙述有误,欢迎指正! 2. 基本模型 2.1 系统模型 卡尔曼滤波模型假设k时刻的真实状态是从(k − 1)时刻的状态演化而来,符合下式: (1) Fk 是作用在 Xk−1 上的状态变换模型(/矩阵/矢量). Bk 是作用在控制器向量

1. 卡尔曼滤波器介绍 卡尔曼滤波器的介绍, 见 Wiki 这篇文章主要是翻译了 Understanding the Basis of the Kalman Filter Via a Simple and Intuitive Derivation 感谢原作者. 如果叙述有误,欢迎指正! 2. 基本模型 2.1 系统模型 卡尔曼滤波模型假设k时刻的真实状态是从(k − 1)时刻的状态演化而来,符合下式: (1) Fk 是作用在 Xk−1 上的状态变换模型(/矩阵/矢量). Bk 是作用在控制器向量

一.习惯和目标的不同 习惯:贵在坚持,每天任务一定,而完成总量不定.坚持时间越久越好. 目标:贵在按时完成,任务总量一定,但是每天完成量不做限制.有一个完成期限,但是越早越好. 上面的差别导致了相关APP的不同: 习惯类APP主要关注:每天是否完成,以及坚持了多久,坚持成功率怎么样.他侧重于让你不断坚持. 目标追踪类APP主要关注:时间过去了多久,还剩多久:任务完成了多少,还剩多少.他侧重于让你把握进度,不要延期. 二.习惯类APP推荐 2.1 习惯类:BabitHub 官网:The Habit

现在我们有一个视频流,可以拆解出 N 个帧出来,这时候初始帧/某一帧中出现了一个我们感兴趣目标,我们希望在后续帧中对这个目标进行追踪,这时候就需要 CV 中的目标追踪: 目标追踪的效果如下: 虽然效果看起来和实时人脸检测效果一样,但是只对初始帧进行了人脸检测/识别,后续帧不需要再进行检测/识别,这也是目标跟踪可以提高程序性能的优势所在: 因为做目标追踪所需要的计算时间成本,要低于进行检测/识别的: 为了实现目标追踪,我们按照以下步骤进行: 对于初始帧(视频流中的第一帧),输入/通过检测算法,得到

真实的温度测试数据,通过加热棒加热一盆水测得的真实数据,X轴是时间秒,Y轴是温度: 1)滤波前 2)滤波后(p=10, q=0.0001, r=0.05, kGain=0;) 2)滤波后(p=10, q=0.00001, r=1, kGain=0;),Y轴放大10倍并取整 .   相关C语言代码: #define LINE 1024 ; , q=; float kalmanFilter(float inData) { p = p+q; kGain = p/(p+r); inData = prev

搬砖到此: A Quick Insight     As I mentioned earlier, it's nearly impossible to grasp the full meaning of Kalman Filter by starting from definitions and complicated equations (at least for us mere mortals). For most cases, the state matrices drop out and

视频资料网址:https://www.youtube.com/watch?v=mwn8xhgNpFY&list=RDCMUCgdHSFcXvkN6O3NXvif0-pA&index=4 什么时候使用卡尔曼滤波? 总结 1.所求变量不能直接测量 2.可以通过各种传感器进行测量,但可能会受到噪声的影响,即测量结果不完全可信

Kalman滤波器原理和实现 kalman filter Kalman滤波器的直观理解[1] 假设我们要测量一个房间下一刻钟的温度.据经验判断,房间内的温度不可能短时大幅度变化,也就是说可以依经验认为下一刻钟的温度等于现在的温度.但是经验是存在误差的,下一刻的真实温度可能比我们预测温度上下偏差几度,这个偏差可以认为服从高斯分布.另外我们也可以使用温度计测量温度,但温度计测量的是局部空间的温度,没办法准确的度量整间房子的平均温度.测量值和真实值得偏差也认为服从高斯分布. 现在希望由经验的预测温度和

转 http://www.cnblogs.com/YangQiaoblog/p/5462453.html ==========图片版============================================================================== ===================================================================================== 最近学习了一下多目标跟踪,看了看Mat