DEEPSORT关于deepsort源码以及原理的具体讲解，在知乎，CSDN上有很多优秀的回答，在这里主要是我在看完他们的理解之后，将他们的高见串联并加上自己的理解（对Deepsort中使用匈牙利算法以及卡尔曼滤波这两个模块的使用）有些内容改自大佬们的解释，以方便对我自己的理解进行论证。下面开始进入正题。作用视频中不同时刻的同一个人，位置发生了变化，那么是如何关联上的呢？答案就是匈牙利算法和卡尔曼
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2024-09-04 15:24:49
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前言写这篇文章是因为自己经过一段时间初步学完了卡尔曼滤波，把自己的一些理解记录下来，针对新手学习，把自己的曾经的困扰以及后来如何理解记录下来，希望能对你有一些启示。文中都用大白话阐述，能够便于理解，就是纯心得记录。本文主要以介绍卡尔曼滤波的五大公式为主，其他算法的解释举例说明网上都非常多，就不复制粘贴赘述了，需要的看这里。因为本人也是小白一枚，如果文章中有出现错误的地方，希望大佬斧正。卡尔曼滤波解
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（哈哈，布达佩斯——陈佩斯和他哥哥陈布达名字的根源）。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
简单来说，卡尔曼滤波器是一个“optimal recursive data processing algorithm（最优化自回归数据处理算法）”。对于解决很大部分的问题，他是最优，效率最高甚至是最有用的。他的广泛应用已经超过30年，包括机器人导航，控制，传感器数据融合甚至在军事方面的雷达系统以及导弹追踪等等。近年来更被应用于计算机图像处理，例如头脸识别，图像分割，图像边缘检测等等。
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2024-09-05 21:15:39
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预备知识：卡尔曼滤波的理论知识：具体的理论知识可参考以下博文，非常感谢相关博主的贡献：（1）（2）（3）（4）以一个鼠标追踪的任务分析两种卡尔曼滤波的实现方式：（一）opencv自带的cv2.KalmanFilter具体见博文：该卡尔曼滤波器算法分为两个阶段： 预测predict()：卡尔曼滤波器使用由当前点计算的协方差来估计目标的新位置。 更新correct()：卡尔曼滤波器记录目标的位置，并为
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2024-02-29 11:26:55
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卡尔曼滤波是一种高效的递归估计算法，可以用于平滑和预测动态系统的状态。在本篇博文中，我们将详细说明如何在Python中实现卡尔曼滤波轨迹平滑，包括环境预检、部署架构、安装过程、依赖管理、迁移指南和最佳实践等内容。
## 环境预检
首先，我们需要确保我们的环境能够支持卡尔曼滤波的实现。从硬件配置开始，我们下面的表格概述了典型的最低配置需求：
| 组件 | 最低配置
1. 前言卡尔曼滤波是一种用于估计未知状态的滤波算法。它可以从带有噪声的传感器数据中提取出实际的状态变量。卡尔曼滤波的基本思想是使用已知的状态和测量值来预测未来的状态，同时考虑测量噪声和系统噪声对估计值的影响。卡尔曼滤波算法由两个步骤组成：预测和更新；在预测步骤中，卡尔曼滤波器基于先前的状态和系统的动态模型来预测未来的状态。这个预测可以通过使用状态转移矩阵（描述系统的动态行为）和旧状态来完成；在更
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2023-08-04 14:32:33
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经典滤波方法主要有低通、高通、带通、带阻滤波，相关滤波，限幅滤波，中值滤波，基于拉依达准则的奇异数据滤波，基于中值数绝对偏差的决策滤波，算术平均滤波，滑动平均滤波，加权滑动平均滤波，一价滞后滤波，加权递推平均滤波，消抖滤波，限幅消抖滤波，维纳滤波，卡尔曼滤波等。 现代滤波方法主要有小波滤波，自适应滤波，匹配滤波，最优滤波，卷积滤波，追踪滤波，粒子滤波，相空间滤波，信号盲分离滤波，独立分量滤波，混沌
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2024-06-04 17:17:52
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kalman 滤波在Gps惯性导航中应用达到极致，kalman滤波基础线性代数和隐马尔代夫链。 基本模型，假设系统的状态方程为：X(k+1) = AX(k)+Bu(k)+w(k)
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2024-09-05 10:03:02
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最近有需求，需要对某些特殊的数据抖动进行处理，开始使用了一些算法，效果不太显著。后面使用了卡尔曼滤波算法，完美解决了问题。关于卡尔曼滤波大多数现代系统都搭载上数量众多的传感器，它们通过传感器返回的一系列测量数据来估算一些有用的信息。例如，我们生活上的GPS接收器就是提供位置和速度的装置，它估算的位置和速度就是我们需要的有用数据，而不同时刻的卫星数据就是一系列的测量数据。对于一个跟踪和控制系统来说，
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2023-12-05 20:52:43
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目录卡尔曼滤波算法卡尔曼滤波流程卡尔曼滤波代码示例小结参考 卡尔曼滤波算法 说实话卡尔曼滤波博客网页有很多博主见解，足以说明其应用广泛与热点。本人也看到许多对于卡尔曼滤波算法的介绍，受益颇多。应用卡尔曼滤波算法在目标跟踪领域已经有很长时间了，写此篇博客主要为了给自己加深印象，如果还能够对阅读博客的你有一丝帮助我已经知足。下面我会结合OpenCV开源代码对KalmanFilter的流程给予一定的
自己学习整理卡尔曼滤波算法，从放弃到精通kaerman 滤波算法卡尔曼滤波是非常经典的预测追踪算法，是结合线性系统动态方程的维纳滤波，其实质是线性最小均方差估计器，能够在系统存在噪声和干扰的情况下进行系统状态的最优估计，广泛使用在导航、制导、控制相关领域。使用范围及作用一般的滤波算法是频域滤波，而卡尔曼滤波是时域滤波。
不要求系统的信号和噪声都是平稳的，但默认估计噪声和测量噪声均为白噪声，这样其均
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2023-10-23 09:34:26
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为了在Python编程环境下实现卡尔曼滤波算法，特编写此程序主要用到了以下3个模块numpy（数学计算）pandas（读取数据）matplotlib（画图展示）代码的核心是实现了一个Kf_Params类，该类定义了卡尔曼滤波算法的相关参数然后是实现了一个kf_init()函数，用来初始化卡尔曼滤波算法的相关参数接着实现了一个kf_update()函数，用来更新卡尔曼滤波算法的相关参数最后在主程序中
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2023-08-04 13:53:35
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扩展卡尔曼滤波(Extended kalman filter,EKF)一种非线性卡尔曼滤波，用来估计均值(mean)和协方差(covariance),广泛用于非线性机器人状态估计、GPS、导航。
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2020-11-23 14:43:00
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一、Kalman用于解决什么的问题？ 卡尔曼滤波是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。 人话： 线性数
卡尔曼滤波是最好的线性滤波，但是需要推导的公式教多，也很细，这里推荐一个B站博主视频讲解的关于卡尔曼滤波，讲的很好，很细，适合小白学习，链接地址为：添加链接描述。如果完全没接触过卡尔曼滤波的，建议从第一集开始学习。 下面是我跟着这位博主学习后，再加上其他大神写的代码，融入我自己的理解，对代码进行修改后的版本，每一个部分都有详细的注释，更加的通俗易懂，希望能帮助到需要快速上手卡尔曼滤波的学习者。卡尔
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2023-09-18 05:12:15
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卡尔曼滤波原理详解（一）前言数据融合的思想例子引入卡尔曼增益推导 前言本文是对卡尔曼滤波学习的记录，主要参照了DR_CAN老师的视频进行学习。虽然网上有很多卡尔曼滤波原理介绍的相关博客，但像DR_CAN老师讲解的如此详细的却不多，我也将自己跟随老师学习的记录下来。 卡尔曼滤波是一种滤波技术，或者说状态估计方法（state estimation）/Linear Least-Mean-Squares
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2023-11-03 16:44:57
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介绍本文将通过 C++ 代码示例和一些说明图来解释如何使用来自MPU6050设备的数据。MPU6050是一款惯性测量单元(IMU)，它结合了 MEMS 陀螺仪和加速度计，并使用标准 I2C 总线进行数据通信。在本文中，我有时会使用术语 IMU 来指代MPU6050 。有许多很棒的文章解释了陀螺仪和加速度计的基本概念，我发现的最好的文章之一是在CH Robotics网站上。我在本文中使用了该站点的一
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2023-08-01 22:24:48
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卡尔曼滤波（Kalman filtering）是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。卡尔曼滤波器也叫做最佳线性滤波器，其优点有很多：简单、占用内存小、速度快。同时卡尔曼滤波器还是时域滤波器(不需要进行频域的变换)。用一个简单的例子来介绍卡尔曼滤波器的原理： 假设一台汽车在路上行
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2023-07-28 09:13:36
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卡尔曼滤波概念：滤波： 信号x 权值 + 噪声x权值卡尔曼滤波： 最优估计值x 权值 + 观测值 x 权值卡尔曼滤波用上一次的最优结果预测当前值，同时使用观测值修正当前值，得到最优的结果。适用: 线性高斯系统线性: 不是线性用EKF 即不是线性(叠加性与齐次性)化为线性再进行卡尔曼滤波高斯: 噪声满足正态分布基础表达式：状态方程： xk = A *xk-1 + B *uk + ωk;xk-1 ：
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2023-12-20 15:13:55
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