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
原创
2022-01-13 10:37:30
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如下这篇文章通俗的解释了粒子滤波，觉得不错转载于此，作为备忘吧！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.
今天还有时间，再说说粒子滤波。
粒子滤波这个东西听起来挺玄乎的，从百度百科上看又是什么基于蒙特卡洛方法，又是粒子集表示概率，我原以为是不是和高斯混合模型有什么联系，直到看到了yangyangcv大神写的一篇关于粒子滤波进行物体跟踪的讲解才大概了解这东西是怎么一回事。
以下就以RobHess的粒子滤波为例，讲讲粒子滤波进行目标跟踪的方法和流程。
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2024-06-12 22:28:08
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粒子滤波器（参见维基百科的解释） 粒子滤波器是一种使用蒙特卡洛方法的递归滤波器，透过一组具有权重的随机样本（称为粒子）来表示随机事件的后验概率。 粒子滤波器能从一系列含有噪声或者不完整的观测值中，估计出动态系统的内部状态。在动态系统的分析中，需要两个模型，一个用来描述状态随时间的变化（系统模型），另一个用来描述每个状态下观察到的噪声（观测模型） 递归滤波器包括： 1预测：利用系统模型，由前一个状态
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2024-03-28 08:18:32
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原创
2023-06-08 20:45:43
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从概念上讲，一个粒子滤波算法包含一个被监视系统的状态的概率分布。在本项目中，状态就是指被追踪物体的位置、大小等等。在许多情况下，非线性和非高斯型在物体的运动和相似性建模上会得到一个难以处理的滤波分布。粒子滤波采用将这个分布重新表示为一组加权值，或称为粒子的方法克服了这个困难。每个粒子表示一个可能的系统状态实例。换句话说，每个粒子描述了被追踪物体可能处于的一个方位。一个粒子集包含了被追踪物体最有可能
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2024-01-04 17:13:28
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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
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2024-04-18 12:33:03
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基于粒子滤波的目标追踪
particle filter
object tracking
读"K. Nummiaro, E. Koller-Meier, L. Van Gool. An adaptive color-based particle filter[J], Image and Vision Computing, 200
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2024-04-30 17:08:24
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原创
2022-11-10 12:20:53
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测试过Rob Hess写的粒子滤波跟踪算法，效果不如opencv带的KCF跟踪算法。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 Importance Resampling (SIR)，根据重要性重采样.基本原理： 例如Rob Hess的粒子滤波1）初始化阶段-提取跟踪目标特征a.手动框选目标；b.计算该区域色调(Hue)空间的直方图，即为目标的特征。直方
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2024-08-13 11:10:04
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粒子滤波实现物体跟踪的算法原理：
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
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2024-10-07 12:15:47
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原创
2023-05-30 21:53:12
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OpenCV各模块函数使用实例（4）F、主要滤波函数（Image Filtering）此处描述的函数和类是用于在2D图像上(表示为Mat)执行线性和非线性滤波操作的。意思是，对源图像（正常情况下是矩形）的每一个像素位置 (x,y)，其邻域是被关注的焦点并且对该邻域计算其结果。对线性滤波器，它是一个像素值的权重和。对形态操作，它是最小或最大值等。计算结果存储在目标图像的某个位置(x,y)。
今天接着肝卡尔曼滤波，今天针对自由落体运动目标跟踪，由于上一篇针对温度的卡尔曼滤波是一维的测量，较为简单；所以今天的自由落体运动目标的跟踪针对二维来进行。同时还引入了控制矩阵B和控制量U。首先还是先预习一下卡尔曼的知识。 卡尔曼知识 模型建立 观测方程：Z(k)=H*X(k)+V(k）； 状态方程：X(k)=A*X(k
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2023-09-14 18:34:32
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本文是《Improved Techniques for Grid Mapping_with Rao-Blackwellized Particle Filters》的大致翻译，难免有不通顺与错误的地方，如有错误请指出，谢谢！ 设想一个机器人在一个未知环境中移动，其目的是获得当前环境的地图。地图可以用一个储存每个网格单元颜色的矩阵表示，单元格的颜色只能为黑色或白色。由于传感器与电机都存在
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2024-01-15 03:27:05
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粒子滤波(PF: Particle Filter)就是指：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，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，这些样本被形象的称为“粒子”，故而叫粒子滤波。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
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2024-05-21 21:53:48
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# -*- coding: utf-8 -*-
from math import *
import random
# 机器人四个参照物
landmarks = [[20.0, 20.0], [80.0, 80.0], [20.0, 80.0], [80.0, 20.0]]
# 地图大小
world_size = 100.0
class robot:
def __init__(self
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2023-10-13 21:46:24
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这次我直接截图我的硕士毕业论文的第二章的一部分，应该讲得比较详细了。最后给出我当时在pudn找到的最适合学习的实现代码代码实现：运行方式：按P停止，在前景窗口鼠标点击目标，会自动生成外接矩形，再次按P，对该选定目标进行跟踪。// TwoLevel.cpp : 定义控制台应用程序的入口点。
//
/**************************************************
2.1.1 概述l 是递归贝叶斯滤波的一种实现l 以高计算量为代价换取能表示任何一种分布形式l 用随机样本表示，用一组加权样本表示后验l 在局部化的背景下，粒子根据运动模型进行传播，然后根据观察结果的可能性对它们进行加权，在重新采样的步骤中，新粒子的绘制概率与观察到的可能性成正比l 从存储成本和对不断变化的信号特性的快速适应的角度来看，可
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2022-12-05 14:42:49
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