一种基于卡尔曼滤波的运动物体跟踪算法

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一种基于卡尔曼滤波的偏振态快速跟踪监测方法[发明专利]

专利名称：一种基于卡尔曼滤波的偏振态快速跟踪监测方法专利类型：发明专利
发明人：杨彦甫,曹国亮,崔澜涛,荣宁,谷健,姚勇
申请号：CN201410607977.X
申请日：20141031
公开号：CN104393917A
公开日：
20150304
专利内容由知识产权出版社提供
摘要：本发明提出一种用于相干光通信系统中对接收信号进行偏振态跟踪和均衡的方法，该方法基于线性卡尔曼滤波，包括以下步骤：根据状态向量预测值对输入滤波器的电信号进行解偏得到卡尔曼测量预测值；在理想星座点旋转形成的圆上寻找最靠近测量预测值的点当做卡尔曼实际测量值；将实际测量值与测量预测值做差得到测量余量，输入卡尔曼更新过程；更新后的状态向量进入下一次迭代。

本发明可跟踪的最高偏振态旋转速度约为恒模算法和多模算法的100倍，解偏代价更低，计算复杂度与计算量较低，而且适用于各阶相移键控(PSK)和正交调幅(QAM)偏振复用信号。

申请人：哈尔滨工业大学深圳研究生院
地址：518000 广东省深圳市南山区西丽镇深圳大学城哈工大校区
国籍：CN
代理机构：深圳市科吉华烽知识产权事务所(普通合伙)
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基于扩展卡尔曼滤波的目标跟踪定位算法及matlab程序实现

基于扩展卡尔曼滤波的目标跟踪定位算法及matlab程序实现扩展卡尔曼滤波（Extended Kalman Filter，EKF）是一种用于非线性系统状态估计的算法。

在目标跟踪定位中，它可以用于估计目标的运动轨迹。

下面是一个简单的基于扩展卡尔曼滤波的目标跟踪定位算法的描述，以及一个简化的MATLAB程序实现。

算法描述1. 初始化：设置初始状态估计值（例如位置和速度）以及初始的估计误差协方差矩阵。

2. 预测：根据上一时刻的状态估计值和模型预测下一时刻的状态。

3. 更新：结合观测数据和预测值，使用扩展卡尔曼滤波算法更新状态估计值和估计误差协方差矩阵。

4. 迭代：重复步骤2和3，直到达到终止条件。

MATLAB程序实现这是一个简化的示例，仅用于说明扩展卡尔曼滤波在目标跟踪定位中的应用。

实际应用中，您需要根据具体问题和数据调整模型和参数。

```matlab% 参数设置dt = ; % 时间间隔Q = ; % 过程噪声协方差R = 1; % 观测噪声协方差x_est = [0; 0]; % 初始位置估计P_est = eye(2); % 初始估计误差协方差矩阵% 模拟数据：观测位置和真实轨迹N = 100; % 模拟数据点数x_true = [0; 0]; % 真实轨迹初始位置for k = 1:N% 真实轨迹模型（这里使用简化的匀速模型）x_true(1) = x_true(1) + x_true(2)dt;x_true(2) = x_true(2);% 观测模型（这里假设有噪声）z = x_true + sqrt(R)randn; % 观测位置% 扩展卡尔曼滤波更新步骤[x_est, P_est] = ekf_update(x_est, P_est, z, dt, Q, R);end% 扩展卡尔曼滤波更新函数（这里简化为2D一维情况）function [x_est, P_est] = ekf_update(x_est, P_est, z, dt, Q, R)% 预测步骤：无观测时使用上一时刻的状态和模型预测下一时刻状态F = [1 dt; 0 1]; % 状态转移矩阵（这里使用简化的匀速模型）x_pred = Fx_est + [0; 0]; % 预测位置P_pred = FP_estF' + Q; % 预测误差协方差矩阵% 更新步骤：结合观测数据和预测值进行状态更新和误差协方差矩阵更新K = P_predinv(HP_pred + R); % 卡尔曼增益矩阵x_est = x_pred + K(z - Hx_pred); % 更新位置估计值P_est = (eye(2) - KH)P_pred; % 更新误差协方差矩阵end```这个示例代码使用扩展卡尔曼滤波对一个简化的匀速运动模型进行估计。

基于卡尔曼滤波的运动员实时跟踪系统研究

ＲｅｌＴｉｅＳｏｔｒＴｒｃｉｇＳｓｅＢａｅｎＫａａｌｅａ — ｍｐｒｅａｋｎｙｔｍｓｄｏｌｎＦｉｔｒｍ
ＷＡＮＧｎＩａ
（ｎｏｍａｉｎＴｅｈｏｏｙＣｈｎｄｐｒＵｎｖｒｉＩｆｒｔｃｎｌｇｅｇｕＳｏｔｏｉｅｓｙ，ｃｅｇｕ４００Ｃｈｎ）ｔｈｎｄ１００，ｉａ
用于实时分割、踪球场中运动着的运动员，到其在运动场景中的各项运动参数，跟得并进行技战术统计和分
析，为教练员和运动员制定正确的运动技术方案提供决策依据。
关键词：时；目标跟踪；尔曼滤波；Ｖ色彩空间实卡ＨＳ中图分类号：８８１Ｇ０．６文献标识码：Ａ文章编号：２０３（０６０一０ — ３１７ — ５９２０）３１００６
目前，计算机科学研究的热点之一，就是利用图
像自动识别目标，如对手写汉字的识别、脸识例人别、视线跟踪等。利用机器视觉的方法，自动跟踪球场中的运动员，能够为体育科技人员提供大量的、则高维的数据，够实现以前无法想象、法完成的功能无能，帮助体育科技人员进行技战术分析和统计。对移动目标的跟踪理论研究，以追溯到雷达可的研究发明时期；而基于视频的目标跟踪研究则始

卡尔曼滤波实现目标跟踪

卡尔曼滤波实现目标跟踪卡尔曼滤波（Kalman Filtering）是一种应用于估计系统状态的数学算法，通过将历史测量值与系统模型进行融合，可以准确地预测系统的当前状态。

在目标跟踪领域，卡尔曼滤波被广泛用于在动态环境中估计目标的位置和速度。

在目标跟踪任务中，预测步骤通常根据目标物体的运动模型进行。

其中最常用的模型是线性模型，假设目标物体的运动是匀速直线运动。

在这种情况下，预测步骤可以通过简单地将当前位置和速度与时间增量相乘来计算下一个状态。

如果目标物体的运动模型是非线性的，可以使用扩展卡尔曼滤波（Extended Kalman Filtering）进行预测。

预测步骤的输出是卡尔曼滤波的预测状态和预测状态协方差矩阵。

预测状态表示目标物体在没有更新的情况下的最佳估计位置和速度。

预测状态协方差矩阵表示估计的不确定性。

更新步骤的输入是测量值和测量误差协方差矩阵。

测量值表示由传感器提供的目标位置信息，测量误差协方差矩阵表示测量值的不确定性。

在更新步骤中，首先计算卡尔曼增益。

卡尔曼增益是一个权重，用于在预测状态和测量值之间进行加权求和。

卡尔曼增益的计算根据预测状态协方差矩阵和测量误差协方差矩阵进行。

然后，使用卡尔曼增益将预测状态进行修正，得到更新状态。

更新状态表示目标物体在考虑了测量值的情况下的最佳估计位置和速度。

最后，通过计算更新状态协方差矩阵，更新步骤反映了估计的不确定性。

卡尔曼滤波在目标跟踪中的应用是非常广泛的。

它可以用于处理各种传感器的测量数据，如雷达、相机、激光扫描仪等。

卡尔曼滤波可以处理传感器测量数据中的噪声和不确定性，并生成最佳估计的目标位置和速度。

通过将卡尔曼滤波与运动模型结合使用，可以实现对目标物体的准确跟踪。

总结起来，卡尔曼滤波是一种基于数学算法的目标跟踪方法，通过融合历史测量值和系统模型，可以预测目标的状态，并修正预测结果。

卡尔曼滤波在目标跟踪任务中有广泛的应用，可以处理多种不确定性，并提供准确的目标位置和速度估计。

基于自适应卡尔曼滤波的机动目标跟踪算法

年，ｌｒｒｓａ在文献［］ＷａｅＧｏｍｎｔｓ１中提出了混合坐标系的概念，
结合了两个坐标系的优点，即在直角坐标系中进行目标轨迹
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ收稿日期：１ — ６— ３修回日期：１ — ７１２１０１００２１０—３
之间的关系如图１所示，其中０为目标高低角，为目标方位
ｏｄｐｉｅＫｍａｌｒｃｍｂｎｄｗｔａｅｉｎｃｏｄｎｔｙｔｍｎｐｅｃｌｏｒｉａｅｓｓｅｎａａｔａｖｌｎｆｔｏｉｅｉＣｒｓａｏｒｉａｅｓｓｅａｄｓｈｒａｏｄｎｔｙｔｍ．Ｔｅａｇｒｈｉｅｈｔｉｃｈｏｔｍｌｉａｏｄｈｈｎｅｏｏｓｔｔｔａｅｕａｔｅｕｔｄｆｏｃｏｉａｅｓｓｍｓｔｎｆｒｔｎ，ａｄｔｅｔｈｖｉｓｔｅｃａｇｆｎｉｅｓａｉｉｌｇｌｒｙｒｓｌｒｍｏｒｎｔｙｔａｓｏｍａｉｓｃｒｉｅｄｅｒｏｎｏｄａｗｈｔｅｌｉ
统计模型，机机动加速度可以表示为一个时间相关过随
程Ｊ即：，
＋２，ｙ）目标方位角为口＝ａｃｎｘｙ。Ｖｋ是零均ｒａ（／）（）ｔ
值白噪声，其协方差矩阵Ｅ［（）ｒｊ］ＶｋＶ（）＝Ｒ（｝。此时的Ｊｊ）测量方程是关于置（的线性方程。）
结果验证了该算法的有效性。

基于卡尔曼滤波的目标跟踪研究

基于卡尔曼滤波的目标跟踪研究摘要：随着计算机视觉和机器学习技术的发展，目标跟踪技术在许多领域中得到广泛应用。

卡尔曼滤波是一种经典的估计算法，可以用于目标跟踪，具有良好的估计性能和实时性。

本文主要介绍了卡尔曼滤波在目标跟踪领域的研究进展，包括基本原理、模型建立、算法优化等方面。

1.引言目标跟踪是计算机视觉和机器学习领域的一个重要研究方向。

在许多应用中，如视频监控、自动驾驶等，目标跟踪技术都扮演着重要的角色。

目标跟踪技术主要目的是在一段时间内通过图像或视频序列确定目标的位置、形状、尺寸等信息。

2.卡尔曼滤波的基本原理卡尔曼滤波是一种递归算法，用于估计线性系统的状态。

它基于贝叶斯滤波理论，将观测数据和系统动力学方程结合起来，通过迭代更新的方式获得对系统状态的估计。

卡尔曼滤波有两个主要的步骤：预测和更新。

预测步骤根据系统的动力学方程和上一时刻的状态估计，预测出当前时刻的状态。

更新步骤则根据观测数据和预测的状态，通过计算卡尔曼增益来更新状态估计。

3.卡尔曼滤波在目标跟踪中的应用目标跟踪问题可以看作是一个卡尔曼滤波问题，即通过观测数据预测目标的状态。

在目标跟踪中，系统动力学方程可以根据目标的运动模型来建立。

观测数据可以是目标在每一帧图像中的位置信息。

通过将这些信息输入到卡尔曼滤波器中，可以得到对目标状态的估计。

4.卡尔曼滤波在目标跟踪中的改进与优化尽管卡尔曼滤波在目标跟踪中取得了一定的成功，但还存在一些问题，如对目标运动模型的建模不准确、对观测数据的噪声假设过于理想等。

因此，研究者提出了许多改进和优化方法。

其中一种方法是引入非线性扩展的卡尔曼滤波，如扩展卡尔曼滤波（EKF）和无迹卡尔曼滤波（UKF）。

另一种方法是使用深度学习技术来提取更准确的特征表示，进一步改善目标跟踪性能。

5.实验与结果分析本节主要介绍了一些使用卡尔曼滤波进行目标跟踪的实验研究，并对其结果进行了分析。

实验结果表明，卡尔曼滤波在目标跟踪中具有较好的稳定性和精度。

yolo卡尔曼滤波跟踪算法

yolo卡尔曼滤波跟踪算法
Yolo和卡尔曼滤波是两种不同的算法，分别用于目标检测和运动预测。

Yolo是一种目标检测算法，全称You Only Look Once，通过一次前向传
递即可直接预测并得到准确的位置信息，相较于传统目标检测算法
RPN+CNN的迭代预测，速度快，检测框较准确，其它的诸如R-CNN系列，Fast R-CNN系列，Faster R-CNN系列等都需要多次迭代预测框位置。

卡尔曼滤波是一种线性递归滤波器，用于最优估计状态变量。

它使用状态方程和测量方程来描述动态系统的状态变量和观测值，通过递归算法更新状态变量的估计值，以最小化估计误差的平方和。

在计算机视觉和机器人领域中，卡尔曼滤波常用于目标跟踪和姿态估计等问题。

而Yolo-卡尔曼滤波跟踪算法则是将Yolo的目标检测算法与卡尔曼滤波的
运动预测算法相结合，通过Yolo算法检测目标并获取其位置信息，然后利
用卡尔曼滤波算法对目标的运动轨迹进行预测，从而实现更加准确的目标跟踪。

这种结合算法通常能够处理目标遮挡、目标快速移动等复杂情况，并提高目标跟踪的准确性和稳定性。

但同时也需要针对具体应用场景和数据进行参数调整和优化，以获得最佳的性能表现。

一种基于卡尔曼滤波的运动目标跟踪方法

ｍａｎ预测或外推。通过Ｋｔｎ滤波来更新系统当ａｍａ
来预测每帧中波门的位置和大小。常用的预测跟踪
方法有线性预测、卡尔曼滤波预测、子滤波等。下粒面介绍基于卡尔曼滤波的位置预测算法，做出算并法的仿真。
Ｋｅｒ：ａｇｔｔａｋｉｙｗｏｄｓｔｒｅｒｃｎｇ；ｌａｉｔｒｎｇ；ａｅｔａｋｉＫａｍｎｆｌｅｉｇｔｒｃｎｇ
０引言
所谓目标跟踪，就是在一段序列图像的每帧图
像中找到感兴趣的运动目标所处的位置。运动目标
有效性。
关键词：标跟踪；尔曼滤波；目卡波门跟踪
中图分类号：Ｎ５Ｔ９３
文献标识码：Ａ
文章编号：Ｎ２１１（０１０—０７４Ｃ３—４３２１）３６一０ｏ
ＡｎｆＭｏｉｅＴａｇｔａｋｉｇＭｅｈｄＢａｅｎＫａｍａｌｅｉＫｉｄｏｔｖｒｅｓＴｒｃｎｔｏｓｄｏｌｎＦｉｔｒｎｇ
（）基于模型的方法。基于模型的跟踪算法一２般需要对被跟踪目标建立一定的模型，目前应用是比较广泛和有效的方法。模型包括目标的几何特
性、区域特性等。由于在序列图像的跟踪过程中，这些目标的特征模型具有很强的相关性，以这种基所于模型的跟踪模式结合了目标识别的诸多思想，如

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ＬｉｇＡＮＪｕｌｎＩＪｎ，Ｆｉ— ｕ
（ｏｌｅｆＴｌｏｍｕｉｔｎ＆ＩｏｍｔｎＥｇｎｅｎＸ ’ｎＵｉｒｔｏＰｓＣｌｇｅｃｍｎａｉｅｏｅｃｏｎｒａｉｎｉｅｒｇ，ｉａｎｅｓｙｆｏｓ＆Ｔｌｏｍｕｉｔｎ，ｉａ１１１ＣｉａｆｏｉｖｉｔｅｃｍｎａｉｓＸ ’ｎ７０２，ｈｎ）ｅｃｏ
ｃｖｒｄａｄｈｇｅｄｍｖｎｅｅｄｏｒａｔｅｖｅａｋｇｔｉｐｐｒｒｐｓｄａｍｒｖｄｍｖｇｏｊｔｒｃｉｏｅｅｎｉｓｅｏｉｇｉｔｌｆｅｌｉｉｏｔｃｉ，ｈｓａｅｐｏｏｅｐｏｅｏｉｂｅａｋｎｈｐｎｈｆｉ－ｍｄｒｎｉｎｃｔｇ
李晶，范九伦
Hale Waihona Puke （西安邮电学院通信与信息工程学院，西安７０２）１１１
摘
要：针对实时视频监控领域中传统的Ｃｍｈ算法不能有效解决遮挡和高速运动等问题，出一种改进的ａｓｆｉｉ提
Ｃｍｈｔａｓｉ算法与卡尔曼滤波相结合的运动物体跟踪算法。首先，二次搜索来调整搜索窗口的位置和大小，ｆ通过保
第２７卷第８期２１００年８月
计算机应用研究
ＡｐｌａｉｎＲｅｅｒｈｏｏｕｅｓｐｉｔｓａｃｆＣｍｐｔｒｃｏ
Ｖｏ．７Ｎｏ８１２．Ａｕ．２０ｇ０１
一
种基于卡尔曼滤波的运动物体跟踪算法
ａｊｓｄｔｅｐｃｓｎｉｓｙｔｉａｃｉｎｅ，ｎｏｄｒｏｅｓｒｒ —ｍｅｒｃｉｇｉｐｍｎｅｏｉｒｉｄｕｔｌｅｄｓｅｃｓｒｈｇａｄｔｎｉｒｅｎｕｅｅｔａｋ，ｍｌｅｔｄｍｔｎｐｅｃｅｈａａｚｂｗｅｅｎｈｔａｉｔｌｎｅｏｄ－
ｄｉ１．９９ｊｉｎ１０．６５２１．８０６ｏ：０３６／．ｓ．０１３９．０００．９ｓ
ＡｌｒｈｏｖｇｏｊｃｔｃｉｇｂｓｄｏａｎｆｔｒｇｉｍｆｒｏｔｍｏｉｂｅｔｒｋｎａｅｎＫｌｌｎａｍａｉｅ
ｔｎｉｅｃｉｄｗｂｌｎｆｔｒｎｔｅｂｅｏａｈｆａｇｒｈ．Ｔｅｅｐｒｍｅｔｌｅｕｔｓｏａｔｅｉｒｖｄａ— ｉｎｓａｈｗｎｏｙＫａｍａｌａｆｍｓｉｌｏｔｍｓｈｘｅｏｒｉｅｏｈｓＣｉｉｉｎａｓｌｈｗｔｔｈｒｓｈｍｐｏｅｌｇｒｈｈｓｂｔｒｒａ — ｍｅａｄｃｎｓｌｅｔｅｃｖｒｐｏｌｍｒｆｃｉｅｏｉｍａｅｔｅｔｎａｏｖｈｏｅｒｂｅｍｏｅｅｆｔ．ｔｅｌｉｅｖ
证Ｃｍｈｔａｓｉ跟踪的可靠性；ｆ然后，Ｃｍｈｔ在ａｓｉ算法的基础上通过卡尔曼滤波对搜索窗口进行运动预测，ｆ保证实时
跟踪。实验表明该方法具有较好的实时性，并能够有效地解决遮挡等问题。
关键词：运动检测；跟踪算法；尔曼滤波卡中图分类号：Ｔ３１Ｐ９文献标志码：Ａ文章编号：１０ —６５２１）８３６．３０１３９（０００ — １２０
ａｇｒｔｍｈｔｃｍｂｎｔｇＣｍｓｉｌｏｉｍｎｌｍａｌｒＦｒｔ，ｉｒｅｏｉｒｖｒｃｉｇｓａｉｔｆＣｍｓｉ，ｌｏｉｈｔａｏｉａｉａｈｆａｇｒｈａｄＫａｎｆｔ．ｉｌｎｏｄｒｔｍｐｏｅｔｋｎｔｂｌｙｏａｈｆｎｔｔｉｅｓｙａｉｉ
ＡｂｔａｔＢｓｄｏｈｉａｉｎｔａｅｃａｓｃＣｍｓｉｌｏｔｍｏｌｏｆｅｔｅｓｌｅｔｅｐｏｌｍｓｓｃｓｔｒｅａｓｒｃ：ａｅｎｔｅｓｔｔｈｔｈｌｓｉａｈｆａｇｒｈｃｕｄｎｔｅｆｃｉｏｖｈｒｂｅｕｈａｇｔｓｕｏｔｉｉｖａｗ
Ｋｅｙｗｏｒｄｓ：ｍｏｉｇｄｔｃｉｇ；ｔａｋｉｇａｇｒｔｍ；Ｋａｍａｌｅｖｎｅｅｔｎｒｃｎｌｏｉｈｌｎｆｔｒｉ
０引言
运动物体跟踪是计算机视觉和模式识别领域研究的一个
热点，在安全监控、动检测等领域有较大的前景。运动物体运跟踪包含运动目标的检测和跟踪两个部分。运动目标的检测主要有帧差分法… 、背景差分法和光流法Ｊ。帧间差分法对于动态环境有很好的适应性，但却不能够很好地分割运动对象；背景差分法能够较完整地提取目标点，却又对光照和外部条件造成的动态场景变化过于敏感；光流法的优点是能够检测出独立运动的对象，不需要预先知道场景的任何信息，缺点是对光线依赖程度大，容易丢失目标，实现复杂，需要特定的硬件支持，否则很难达到一定的效果。物体的跟踪就是利用运动物体的特征，择适当的匹配与搜索算法，找与目标相似的位选寻置，实现对运动物体的预测跟踪。常用的有基于区域的跟踪方法、于特征的跟踪方法ＪＪ基。