基于卡尔曼滤波的运动人体跟踪算法研究

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物联网环境中人体移动目标跟踪算法的使用方法与精度分析

物联网环境中人体移动目标跟踪算法的使用方法与精度分析随着物联网技术的不断发展，人体移动目标跟踪在环境监测和智能安防等领域中扮演着重要的角色。

在物联网环境中，通过利用传感器、摄像头和无线通信等技术，可以对物体的位置、行为等信息进行实时跟踪和监测。

本文将介绍物联网环境中人体移动目标跟踪算法的使用方法，并对其精度进行分析。

一、人体移动目标跟踪算法的使用方法人体移动目标跟踪算法主要包括目标检测、目标跟踪和目标预测三个步骤。

以下是该算法的使用方法：1. 目标检测目标检测是指在物联网环境中对目标进行识别和定位，常用的方法包括基于图像处理和机器学习的算法。

首先，需要获取图像或视频，并对其进行预处理，包括去噪、灰度化和图像增强等操作。

然后，可以利用传统的图像处理方法，如边缘检测、轮廓提取和特征匹配等，进行目标的初步检测。

此外，也可以采用深度学习技术，如卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN），训练模型进行目标检测。

2. 目标跟踪目标跟踪是指在物联网环境中对目标进行持续追踪，以获取目标的运动轨迹和状态等信息。

常用的目标跟踪算法包括基于卡尔曼滤波器和粒子滤波器的算法。

通过利用传感器和摄像头等设备获取目标的位置和速度等信息，可以使用卡尔曼滤波器对目标进行预测和跟踪。

而粒子滤波器则通过采样和重采样的方法，对目标的状态进行估计和更新，以实现目标的准确跟踪。

3. 目标预测目标预测是指在物联网环境中对目标的未来位置和行为进行预测。

常用的目标预测算法包括基于轨迹分析和机器学习的算法。

通过对目标的历史运动轨迹进行分析和建模，可以预测目标的未来位置和运动趋势。

此外，也可以利用深度学习技术，如循环神经网络（RNN）和长短期记忆网络（LSTM），对目标的行为模式进行学习和预测。

二、人体移动目标跟踪算法的精度分析人体移动目标跟踪算法的精度是评价算法性能的重要指标之一，其主要体现在目标的定位精度和跟踪稳定性两个方面。

1. 定位精度定位精度是指算法对目标位置的准确度，常用的评价指标包括平均定位误差和定位误差方差等。

基于Kalman滤波和Mean Shift算法的人眼实时跟踪

万方数据１７４模式识别与人工智能１７卷方法不仅具有直观、实现简单和快速等优点，而且对姿态变化不敏感【４］，因此，在本文中，对于彩色图像即采用此人脸检测及定位方法．在检测出人脸之后，就用Ｂｌｏｂ操作确定人脸的高度和宽度，然后运用下述方法来确定眼睛的位置．而对于灰度图，则可直接运用下述方法实现眼睛定位．为了说明人眼的检测定位过程，本文从Ｓｕｒｆｉｍ—ａｇｅ人脸数据库中选出一幅图像进行眼睛定位．图２为人脸灰度图，先对图２做垂直灰度投影，为了减少噪声的影响，须将垂直灰度投影曲线进行平滑，平滑前和平滑后的垂直投影曲线如图３所示．根据曲线中主要凸峰的左右边界即可确定人脸的左右边界（图４）．再对图４做水平灰度投影，并对水平投影曲线进行平滑操作，所得曲线如图５所示．根据曲线确定头顶及鼻中部形成的上下边界，由此确定眉跟区域（图６）．最后用ＳＯＢＥＬ算子求出眉眼区域的边缘图，并进行边缘分组，定位出眼睛的位置（图７），以此位置作为眼睛跟踪的初始值，并构造人眼的初始模板．２１．５ｌ０．５图２人脸灰度图像２１．５ｌＯ．５ｌ（ａ）人脸的垂直灰度（ｂ）平滑后的垂直灰度投影曲线投影曲线图３人脸的垂直灰度投影曲线图４人脸的左右边界（ａ）人脸的水平灰度投影曲线（ｂ）平滑后的水平灰度投影曲线图５人脸区域的水平灰度投影曲线粼曰图６人脸的眼睛区域图７眼睛的位置３眼睛跟踪算法针对现有一些眼睛跟踪算法的缺陷，考虑到Ｋａｌｍａｎ滤波和基于颜色分布特征的ＭｅａｎＳｈｉｆｔ算法所具有的快速迭代的特点，这里提出了综合使用Ｋａｌｍａｎ滤波和ＭｅａｎＳｈｉｆｔ算法来实现人眼的实时跟踪．跟踪时首先要在初始帧中检测和定位出眼睛的位置，然后再构造眼睛模板．为了减小ＭｅａｎＳｈｉｆｔ的误差漂移，在以后的跟踪过程中要不断地更新眼睛模板．３．１Ｋａｌｍａｎ滤波算法眼睛运动的特征可用位置和速度来描述．设（Ｃ。

，ｒｔ）为ｔ时刻眼睛的位置（质心的位置），（“。

，轨）为ｔ时刻眼睛在ｆ方向和ｒ方向的速度，所以ｔ时刻眼睛的状态向量为毛＝（ｑ，让，“。

基于自适应卡尔曼滤波的多目标跟踪算法

基于自适应卡尔曼滤波的多目标跟踪算法
王广玉;窦磊;窦杰
【期刊名称】《计算机应用》
【年(卷),期】2022(42)S01
【摘要】在视频的多目标跟踪任务中,卡尔曼滤波器性能受硬件噪声以及光线等环境噪声干扰较大,导致滤波性能下降甚至发散,严重影响目标跟踪精度。

针对这一问题,在检测端不变的情况下,对跟踪算法中的卡尔曼滤波器进行改进。

首先,通过实时监测跟踪过程中滤波器观测值和估计值的动态变化,提取新息或残差;然后,利用新息协方差对观测噪声统计特性进行自适应估计,进而调整卡尔曼滤波增益;并通过数值仿真表明所提方法能有效降低噪声,获得更好跟踪效果。

最后,基于YOLOv3算法检测结果进行实验验证,结果表明在多目标跟踪(MOT16)数据集上,相较于传统卡尔曼滤波设计,所提自适应卡尔曼滤波在多目标跟踪任务中的精度、标号(ID)相关指标(IDF1,IDP)等指标均有所提升。

【总页数】5页(P271-275)
【作者】王广玉;窦磊;窦杰
【作者单位】瞬态物理国家重点实验室(南京理工大学)
【正文语种】中文
【中图分类】TP391.14
【相关文献】
1.一种基于卡尔曼滤波器的多目标跟踪算法研究
2.基于卡尔曼滤波和多种信息融合的在线多目标跟踪算法
3.基于边缘卡尔曼滤波的GM-PHD多目标被动跟踪算法
4.基于YOLOv3与卡尔曼滤波的多目标跟踪算法
5.基于自适应卡尔曼滤波的Meanshift跟踪算法
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卡尔曼滤波实现目标跟踪

卡尔曼滤波实现目标跟踪1.系统模型x_k=A_k*x_{k-1}+B_k*u_k+w_k其中，x_k是目标的状态向量，A_k是系统状态转移矩阵，表示目标从k-1时刻到k时刻状态的变化；B_k是控制输入矩阵，表示外部输入对目标状态的影响；u_k是控制输入向量，表示外部输入的值；w_k是过程噪声，表示系统模型的误差。

2.观测模型观测模型描述了如何根据目标状态得到观测值。

观测模型可以用下面的观测方程表示：z_k=H_k*x_k+v_k其中，z_k是观测值，H_k是观测矩阵，表示目标状态到观测值的映射关系；v_k是观测噪声，表示观测数据的误差。

3.初始化在开始跟踪之前，需要对目标的状态进行初始化。

可以根据已有的观测数据和模型来初始化状态向量和协方差矩阵。

4.预测步骤在预测步骤中，根据系统模型和上一时刻的状态估计，可以预测目标的下一时刻状态。

预测的状态估计由下面的方程给出：x_k^-=A_k*x_{k-1}+B_k*u_k其中，x_k^-是预测的状态估计值。

同时，还需要预测状态估计值的协方差矩阵，可以使用下面的方程计算：P_k^-=A_k*P_{k-1}*A_k^T+Q_k其中，P_k^-是预测的协方差矩阵，Q_k是过程噪声的协方差矩阵。

5.更新步骤在更新步骤中，根据观测数据来修正预测的状态估计。

首先，计算创新（innovation）或者观测残差：y_k=z_k-H_k*x_k^-其中，y_k是观测残差。

然后，计算创新的协方差矩阵：S_k=H_k*P_k^-*H_k^T+R_k其中，S_k是创新的协方差矩阵，R_k是观测噪声的协方差矩阵。

接下来，计算卡尔曼增益：K_k=P_k^-*H_k^T*S_k^-1最后，更新估计的目标状态和协方差矩阵：x_k=x_k^-+K_k*y_kP_k=(I-K_k*H_k)*P_k^-其中，I是单位矩阵。

6.重复预测和更新步骤重复进行预测和更新步骤，可以得到目标的状态估计序列和协方差矩阵序列。

高速运动目标的跟踪算法研究

高速运动目标的跟踪算法研究导语：随着科技的不断发展，各行各业都在不断地寻求创新和进步。

在安全监控领域，高速运动目标跟踪技术已经成为了不可或缺的一部分，因此如何研究和应用高速运动目标的跟踪算法成为了一个热门话题。

本文将从算法研究的角度探讨这个话题。

一、算法概述高速运动物体跟踪算法是指通过一系列计算机视觉和图像处理算法来对运动速度较快、变化较大的物体进行追踪和预测的技术。

主要应用于交通、安防等领域，可以对路面行驶的汽车、飞驰的摩托车、奔跑的人等高速运动目标进行实时跟踪，从而帮助安全监控人员进行快速有效的应对。

二、研究现状目前，国内外有很多关于高速运动物体跟踪算法的研究。

其中常见的算法包括以下几种：1. 匹配滤波算法：该算法利用模板匹配的方法对物体进行跟踪。

该方法虽然精确度高，但受到受干扰光照等因素的影响较大。

2. 卡尔曼滤波算法：该算法利用运动学模型来预测物体的位置和速度，从而对物体进行跟踪。

该方法适用于小尺度、低速运动物体的跟踪，但对于高速运动目标的跟踪效果并不好。

3. 光流算法：该算法基于图像亮度的变化，通过计算每个像素在两个相邻图像间的位置关系来实现物体跟踪。

该方法精确度较高，但对高速移动的物体跟踪效果较差。

通过对以上算法的研究，我们发现目前尚没有一种完全适用于高速运动目标跟踪的算法。

因此，在这个领域的研究中，需要不断地探究和发现更加适用于高速运动目标的跟踪算法。

三、创新思路1. 基于深度学习的算法：目前深度学习技术在计算机视觉领域得到了广泛的应用，通过卷积神经网络和循环神经网络等技术，可以对高速运动目标进行更为准确的跟踪和识别。

2. 基于多模态融合的算法：多模态融合是指利用多种传感器来采集目标的位置、速度、方向等信息，并将这些信息综合起来，从而提高物体跟踪的精度。

3. 基于自适应滤波的算法：自适应滤波基于物体运动模型和噪声分布模型，可以将物体运动轨迹的不确定性进行有效地估计和处理，从而提高物体跟踪的精度。

运动人体的检测跟踪方法的研究与实现

功地进行实验，得了较好的结果。取
关键词视频监控运动检测运动跟踪背景自适应Ｋｉｎ滤波ａｍａ
ｏＮＤＥＴＥＣＴＩＮＧＡＮＤＴＲＡＣＫＩＮＧＥＴＨＯＤｏＶＩＭＯＦＭＮＧＢｏＤＩＥＳ
ＡＮＤＴＳＲＥＡＵＺＡＴＩＩｏＮ
人体形状的跟踪等。文献［］二者加以结合，３将很好地解决了多个同向运动人体的分离与远处较小人体影像的跟踪。
本文将从实验室的环境出发，模拟外部世界固定场景，来对
机、以及图像处理、等技术的飞速发展，网络通信视频监控系统
技术也得到了相应的发展。
差法、背景减法。光流法的优点是能够检测独立运动的对象，不需要预先知
１研究环境与方法
本文是在自然光照环境下进行的，主要针对固定场景中运
动人体的检测与跟踪进行系统的研究与实现。系统的硬件设备主要由ＰＣ与单目摄像头组成。其中，ＣＰ
ＴａｎＸｉｏＮａｆｎｎＸｉａｎｅｇ（ｃｏｌｆＣｍｕｅＳｉｖｎｎｉｅｎ，ｏｔｈｎｎｅｓｙｏＴｃｎｌｙＧｎｚｏ１０６Ｇａｇｏｇ，ｈｎ）ＳｈｏｏｐｔｃｒｅａｄＥｇｎｒｇＳｕｈＣｉａＵｉｒｔｆｅｏｏ，ｎｇｈｕ５００，ｕｎｄｎＣｉａｏｒｅｃｅｉｖｉｈｇａ
ｖｓｎａａ．ｈｓａｔｌｂｇｓｗｔｏａｋｒｕｄｕｄｔｇａｄｍｏｉｂｅｔｒｃｉｎｘａａｓａｌｏｔｍｗｉｐａｓｔｉｏｒｓＴｉｒｃｅｅｉｉｂｔｂｃｇｏｎｐａｎｎｖｇｏｊｃｔｋｎａｄｅｐｔｔｎａｒｈｈｃｕｄｔｈｉｅｉｎｈｈｉｎａｇｉｅｇｉｈｅｅ

在人体运动测量中应用四元数扩展卡尔曼滤波

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在人体运动测量中应用四元数扩展卡尔曼滤波
作者：高杉叶强戴建松
来源：《现代电子技术》2012年第20期
摘要：提出了一种适合多运动传感器方位测定系统的四元数扩展卡尔曼滤波，该方位测定系统适合人体运动领域的研究，它是基于iNEMO整合套件，集成了三轴陀螺仪、三轴加速度计和三轴磁强计。

在该文的扩展卡尔曼滤波过程中，通过加速度计、磁力计的量测噪声进行陀螺仪角度修正，使测量角度值逐渐逼近真实角度大小，同时量测噪音的协方差矩阵设计，可以使方位测定系统辨别静止和运动，增加了可靠性。

结合人体前臂屈伸运动的测试，验证了算法的有效性，加之其小尺寸、多功能、低功耗的特点，证明基于MEMS的运动传感器在人体运动测量领域的应用前景良好。

关键词：四元数；卡尔曼滤波；运动传感器；人体运动； iNEMO
中图分类号：TN911-34文献标识码：A。

基于神经网络与自调节卡尔曼滤波的UWB定位算法研究

基于神经网络与自调节卡尔曼滤波的UWB定位算法研究UWB（Ultra-Wideband）定位技术是一种基于无线电技术的室内定位方法，其具有高精度和高可靠性的特点。

然而，由于信号衰减、多径效应和电磁干扰等因素的存在，UWB定位系统在实际应用中仍面临一些挑战。

为了提高UWB定位系统的性能，研究人员提出了基于神经网络与自调节卡尔曼滤波的UWB定位算法。

一、UWB定位技术简介UWB定位技术是一种基于无线电通信的定位方法，主要应用于室内环境。

其通过发送短脉冲来实现高精度的距离测量，从而实现对目标物体的准确定位。

UWB定位技术具有抗干扰性强、穿透墙壁能力强等优势，因此在室内导航、物体跟踪等领域具有广泛应用。

二、UWB定位系统的问题和挑战尽管UWB定位技术具有许多优势，但在实际应用中仍然存在一些问题和挑战。

首先，由于信号衰减和多径效应的影响，UWB定位系统的测距误差较大。

其次，由于电磁干扰的存在，UWB定位系统容易受到外部环境的影响，导致定位结果不准确。

因此，研究人员需要寻找一种有效的算法来提高UWB定位系统的性能。

三、神经网络在UWB定位算法中的应用神经网络作为一种模拟人脑神经系统的计算模型，具有处理非线性问题和逼近任意函数的能力。

因此，研究人员将神经网络引入UWB定位算法中，用于对UWB测距误差进行校正。

通过训练神经网络，可以建立UWB测距与实际距离之间的非线性映射关系，从而提高定位系统的精度。

四、自调节卡尔曼滤波在UWB定位算法中的应用卡尔曼滤波是一种常用的状态估计方法，能够根据系统的测量结果和运动模型，对目标状态进行预测和跟踪。

在UWB定位系统中，研究人员将自调节卡尔曼滤波引入定位算法中，用于对UWB定位误差进行补偿。

通过根据系统的动力学模型和测量结果，对目标位置进行预测和修正，提高了UWB定位系统的稳定性和准确性。

五、基于神经网络与自调节卡尔曼滤波的UWB定位算法研究基于神经网络与自调节卡尔曼滤波的UWB定位算法是一种综合应用的方法。

利用KALMAN滤波算法对运动目标进行定位与跟踪

大。本文在ＷＬＳ基础上对系统再进行Ｋａｌｍａｎ滤波，经过仿真，结果表明，采用ＷＬＳ与Ｋａｌｍａｎ滤波结合的新方法，系统运行收敛速度快，跟踪误差有了明显下降。关键词：波达方向（ＤＯＡ）；来波到达时间（Ｔ０Ａ）；卡尔曼滤波；加权最小二乘算法
Ｋｅｙｗｏｒｄｓ：ＤｉｒｅｃｔｉｏｎｏｆＡｒｒｉｖａｌｆＤｏＡ）；ＴｉｍｅｏｆＡｒｒｉｖａｌｔＴｏＡ）；ＫａｌｍａｎＦｉｌｔｅｒ；ＷｅｉｇｈｔＬｅａｓｔＳｑｕａｒｅＡｌｇｏｒｉｔｈｍ
利用ＫＡＬＭＡＮ滤波算法对运动目标进行定位与跟踪
丁卫安
空军空降兵学院，广西桂林５４１００３
摘
要：通过目标ＤＯＡ与ＴＯＡ的测量，利用ＷＬＳ算法可以实现运动目标的定位与跟踪，但是该方法的跟踪误差较
Ｋａｌｍａｎｉｌｆｔｅｒｃａｒｌｑｕｉｃｋｅｎｈｅｔｓｙｓｔｅｍｒｕｎｎｉｎｇａｎｄｉｍｐｒｏｖｅｈｅｔａｃｃｒａｕｃｙｏｆｔｒａｃｋｉｎｇｒｅｓｕｌｔ．
ＵｓｉｎｇＫａｌｍａｎＦｉｌｔｅｒＡｌｇｏｒｉｔｈｍｔＯＬｏｃａｔｅａｎｄＴｒａｃｋｔｈｅＭｏｖｉｎｇＴａｒｇｅｔ
ＷｅｉａｎＤｉｎｇ

多目标跟踪中的卡尔曼滤波器优化研究

多目标跟踪中的卡尔曼滤波器优化研究多目标跟踪技术广泛应用于机器视觉、机器人、自动驾驶、物联网等领域中，目的是实现对多个运动目标的同时实时、准确跟踪。

这是一项非常复杂的任务，需要克服一系列问题，例如运动模式的不确定性、目标重叠、遮挡和混淆等。

因此，多目标跟踪技术需要强大的算法支持，而卡尔曼滤波器是其中最常用的一种。

卡尔曼滤波器是一种基于贝叶斯理论的线性状态估计器，它能够对未知状态的变量进行无偏、最小方差的估计，并能根据新的观测结果及时更新状态估计值。

在多目标跟踪中，卡尔曼滤波器的作用是将目标的运动状态进行建模，预测目标在下一帧中的位置，并根据测量结果进行位置校正。

然而，在实际的多目标跟踪任务中，卡尔曼滤波器的性能往往受到多种因素的影响。

一方面，多个目标之间存在相互干扰和影响，可能导致卡尔曼滤波器跟踪结果的不准确性；另一方面，卡尔曼滤波器的参数设置对跟踪效果起着至关重要的作用。

针对这些问题，研究者们提出了一系列卡尔曼滤波器优化方法，以提高多目标跟踪的准确性和实时性。

其中，最为常见的优化方法包括如下几个方面：1. 基于动态模型的建模卡尔曼滤波器的基本思想是将目标的运动状态建模为一个动态系统，其中状态变量包括位置、速度、加速度等。

在跟踪多目标时，一般需要设计合适的动态模型，以考虑目标之间的相互影响和干扰。

为了更好地描述目标的运动状态，研究者们提出了一系列更为复杂的动态模型，例如基于质点模型的运动预测模型、复合运动模型等。

这些动态模型能够更加准确地描述目标在不同场景中的运动规律，从而提高卡尔曼滤波器的跟踪效果。

2. 滤波参数的优化卡尔曼滤波器的参数包括状态转移矩阵、测量矩阵、过程噪声方差和测量噪声方差等。

这些参数的设置对卡尔曼滤波器的跟踪效果具有非常重要的影响。

研究者们通过实验和数学模型推导，不断优化卡尔曼滤波器的参数，以适应不同的目标跟踪任务。

例如，在考虑目标之间相互干扰的时候，可以增加过程噪声方差，从而使卡尔曼滤波器更加容易跳出局部最优解；在考虑目标之间重叠的时候，可以改变测量矩阵的形式，从而提高测量结果的准确性。

电子手表的运动追踪原理

电子手表的运动追踪原理随着科技的发展，电子手表越来越多地应用于现代人的生活中。

除了显示时间和日期外，很多电子手表还具备运动追踪功能，能够监测用户的运动数据，如步数、距离、心率等。

那么，电子手表是如何实现运动追踪的呢？一、传感器技术电子手表的运动追踪功能主要依靠内置的传感器技术。

常见的传感器包括加速度计、陀螺仪、心率传感器等。

这些传感器能够感知人体运动时的变化，并将这些变化转化为电子信号，进而通过算法进行数据处理。

1. 加速度计加速度计是电子手表中最关键的传感器之一。

它能够感知手表在三个方向（x、y、z轴）上的加速度变化。

通过对这些加速度变化的实时监测和计算，电子手表可以准确地计算出用户的步数、运动速度和距离等数据。

2. 陀螺仪陀螺仪是另一个常用的传感器。

它可以感知电子手表的旋转和倾斜动作，并转化为相应的电子信号。

通过分析陀螺仪传感器的数据，电子手表可以判断用户的运动状态，如行走、跑步、骑行等。

3. 心率传感器一些电子手表还配备了心率传感器。

心率传感器通过红外光和传感器与皮肤接触，测量心率变化。

这些数据可以用于判断用户的运动强度和消耗的热量，并提供更准确的运动追踪结果。

二、数据处理算法传感器提供的原始数据并不直接对用户有意义，需要通过数据处理算法进行处理和分析，才能得到有用的运动追踪结果。

常见的数据处理算法包括步态识别算法、卡尔曼滤波算法和神经网络算法等。

1. 步态识别算法步态识别算法能够根据加速度计的数据判断用户的步数和步态。

通过分析手表的加速度变化和重力加速度的作用，算法可以准确地识别用户的步行动作，并计算出步数和步频等数据。

2. 卡尔曼滤波算法卡尔曼滤波算法是一种常用的信号处理算法，用于提高运动追踪数据的精确度。

它能够对传感器数据进行滤波和平滑处理，减小噪音和干扰的影响，提供更准确的运动数据。

3. 神经网络算法一些高端的电子手表还采用了神经网络算法来实现更复杂的运动追踪功能。

神经网络算法能够学习和识别用户的运动模式，并根据以往的数据进行预测，提供更智能化和个性化的运动追踪服务。

基于卡尔曼滤波的目标跟踪

卡尔曼滤波的基本概念
卡尔曼滤波是一种线性二次估算算法，通过建立系统模型，对系统状态进行最优估计。
卡尔曼滤波器能够从一系列的不完全的和含有噪声的测量中，估计动态系统的状态。
卡尔曼滤波器被广泛应用于目标跟踪、导航、控制系统等领域。
卡尔曼滤波的数学模型
预测模型用于根据系统的前一时刻状态，预测当前时刻的状态。
初始化
根据目标的初始位置、速度、加速度等参数，对卡尔曼滤波器的状态估计进行初始化。
更新
根据观测数据和运动模型，使用卡尔曼滤波算法更新状态估计，同时更新跟踪参数，如更新目标的速度、加速度等。
05
CATALOGUE
实验结果与分析
实验数据与环境设置
数据集
本实验采用了真实场景下的数据集，包含目标物体的位置、速度、加速度等观测信息。
建立观测模型
观测模型描述了目标状态与观测数据之间的关系，如光学观测、雷达观测等。
判断是否跟踪成功
根据状态估计结果，判断目标是否被成功跟踪。
目标检测与特征提取
目标检测
通过图像处理技术，检测出目标的位置和形状。
VS
特征提取
从目标图像中提取出用于识别和区分目标的特征，如颜色、形状、纹理等。
跟踪参数的初始化与更新
卡尔曼滤波算法
总结词
卡尔曼滤波算法是一种经典的线性系统预测和估计方法，具有高精度、低计算量和实时性好的优点。
详细描述
卡尔曼滤波算法通过建立线性系统模型，利用系统的输入和输出数据，结合先验知识进行预测和估计，得到目标的最优估计值。该算法适用于对目标位置、速度和加速度等参数的精确跟踪，常应用于航天、军事和导航等领域。
卡尔曼滤波的数学模型可以用状态空间方程来表示。

基于卡尔曼滤波的多区域关联运动目标跟踪

ｒａｉｅｒｃｉｇｂｅｉｉｇｔｅｏｓｒａｉｎｃｎｅｓｕｉｇＫｌｎｆｔｒｈｘｅｉｎａｅｕｔｏｕｎｔｃｉｇｏｗｅｌｄｔｋｎｙｒｖｓｎｈｂｅｔｅｔｒｓｎａｍａｌ．Ｔｅｅｐｒｚａｖｏｉｅｍｅｔｒｓｌｆｈｍａｒｋｎｆｔｏｌｓａ
ｒｇｏｓｓｏｈｔｔｅｐｏｏｅｌｏｉｍｈｓｂｔｒｏｕｔｅｓａｄｒａ — ｍｅｐｒｒｎｅｔａｈｅｕｔｏａｋｎａｈｒｇｏｅｉｎｈｗｔａｒｐｓｄａｇｒｔａｅｔｂｓｎｓｎｅｔｅｏｍａｃｈｎｔｅｒｓｌｆｒｃｉｇｅｃｅｉｎｈｈｅｒｌｉｆｔ
ｏｃｕｉｎａｄｔｃｉｇｅｃｒｉｎＴｒｕｈｌｃｔｇｍｕｔｌｅｉｎｎｔｅｔｒｅｎｏｓｒｃｉｇｕｄｒｃｅｒｐｓｔｅｃｌｓｏｎｒｋｎｘｕｓｏ．ｈｏｇｏａｉｌｐｅｒｇｏｓｏｈａｇｔａｄｃｎｔｕｔｎｉｔｄｇａｈ，ｈａｎｉｎｅａｇｒｈｃｌｕａｅｈｒｄｃｅｏｉｏｆｔｅｃｎｅｆａｈｒｇｏｙｕｉｇＫａｍａｌｒｆｓｌ．Ｔｅｙｃｍｂｎｎａｌｏｔｍａｃｌｔｄｔｅｐｅｉｔｄｐｓｔｎｏｅｔｒｏｃｅｉｎｂｓｎｌｎｆｔｒｔｉｉｈｅｉｅｉｙｈｎｂｏｉｉｇｇｙｒ

Kalman滤波追踪匀速运动目标

题目：对一作匀速直线运动的目标进行跟踪，即用Kalman滤波对目标运动状态进行估值分析：假设目标的运动方程为1x。

其过程方程和量测方程分别如下所=t3+示：kkTvzkk⨯=++x=+x+x())(k)()(kw)1((3)其中，)(kv为运动目标的过程噪声，为Gauss x为描述目标运动的状态；)(k白噪声；)w为量测噪声，为Gauss白噪声。

(k仿真参数设置如下：取运动目标的运动距离)P；)0(=x为状态量，初值的方差为1(k过程噪声)v为强度为0。

5的Gauss白噪声，量测噪声为强度为0.5的Gauss(k白噪声；通过Kalman滤波的结果如下：（1）实际值与测量值曲线（2）实际值与加噪声后的状态值曲线（3）过程噪声引起的状态值误差曲线（4）Kalman滤波的误差曲线（5）实际值与Kalman滤波后的状态值曲线结果分析：1．由图（3）和图（4）看出由国产噪声引起的误差与Kalman滤波后的误差基本上式一致的；问题：是否可以认为Klamn滤波对于改善系统估值误差没有帮助？？？2．由图（2）和图（5）同样可以得出如1中所述的结论；问题：是我的变成出现了问题还是什么其他的问题？？备注：MATLAB程序% 追踪匀速直线运动的目标% clc;clear;close all;T = 0.05;STime = 10;t = 0:T:STime;v = 1*(rand(1,STime/T+1)-0.5);w = 1*(rand(1,STime/T+1)-0.5);% v = wgn(1,STime/T+1,0.5); % 过程噪声% w = wgn(1,STime/T+1,0.5); % 测量噪声x = 3*t+1;% 测量值（包含白噪声）z = x+w;figure;plot(t,x,'--');xlabel('Time (s)');ylabel('x(t)');hold on;plot(t,z,'r');hold off;legend('实际值','测量值');title('实际值与测量值');% 加了白噪声的实际值x_n(1) = x(1);for k = 1:STime/Tx_n(k+1) = x_n(k)+3*T+v(k+1);endfigure;plot(t,x,'--',t,x_n,'r');title('实际值与加噪声的状态值');xlabel('Time (s)');ylabel('x(t)'); legend('实际值','加噪后');figure;plot(t,x_n-x);title('过程噪声引起的状态值误差');xlabel('Time (s)');ylabel('误差');PP0 = 1;F = 1;B = 1;H = 1;Q = var(v);R = var(w);%初始误差状态Xk(1) = 0;for k=2:STime/T+1%卡尔曼滤波P = F*(PP0)*F'+B*Q*B';K = P*H'*inv(H*P*H'+R);PP0 = (eye(1,1)-K*H)*P;PP0 = (PP0+PP0')/2;zk(k-1) = x_n(k-1)-z(k-1);% 误差估计值Xk(k) = F*Xk(k-1)+K*(zk(k-1)-H*F*Xk(k-1));end% 滤波后的误差曲线figure;plot(t,Xk);title('滤波后的误差曲线');xlabel('Time (s)');ylabel('误差');% 滤波后的路线x_kalman = x+Xk;figure;plot(t,x,'--',t,x_kalman,'r');xlabel('Time (s)');ylabel('x(t)');legend('实际值','滤波后');title('实际值与滤波值');。

基于粒子群算法和卡尔曼滤波的运动目标跟踪算法_窦永梅

m
( 2)
式中 : zk 是 k 时刻的 m 维观测信号矢量 ; H 是 k 时刻的 m n 阶观测矩阵; vk 是观测噪声。离散卡尔曼滤波器的工作原理 , 算法的具体实现是由时间更新方程和测量更新方程来实现。具体形式如下[ 5] : 离散卡尔曼滤波器的时间更新方程 : x k k- 1 = A^ ^ x k- 1 + Bu k- 1
T
( 3)
式中 : ^ x k| k- 1
Pk| k- 1 = AP k- 1 A + Q ( 4) 为状态一步预测矢量, 即向前推算状态变
量; ^ x k- 1 为 k- 1 时刻的状态滤波值 ; Pk| k- 1 为一步预测均方误差阵 , 即向前推算误差协方差 ; Pk- 1 为 k - 1 时刻的滤波均方误差阵, 由上可知时间更新方程主要完成预测。离散卡尔曼滤波器的测量更新方程为: Kk = Pk| k- 1 H ( HP k| k- 1 H + R) xk = ^ ^ x k| k- 1 + Kk ( zk - H^ x k| k- 1 ) Pk = ( I - Kk H ) Pk| k- 1
每幅图像中找到所感兴趣的运动目标所处的位置 , 从而达到跟踪的目的。跟踪算法的实时性取决于匹配搜索策略和滤波预测算法 , 跟踪算法的精度和鲁棒性很大程度上取决于对运动目标的表达和相似性度量的定义。但迄今为止, 运动目标跟踪算法的鲁棒性、准确性和实时性的统一仍是尚未解决好和正在努力追求的目标。目前常用的跟踪算法如均值漂移算法 ( M eanshif t ) 在目标跟踪过程中没有利用目标在空间中的运动方向和运动速度信息 , 当周围环境存在干扰 ( 如光线、遮挡 ) 或运动速度过快时容易丢失目标。连续自适应均值漂

卡尔曼滤波算法在雷达目标定位跟踪中的应用

卡尔曼滤波算法在雷达目标定位跟踪中的应用摘要：本文阐述了雷达跟踪系统中滤波器模型的建立方法，介绍了卡尔曼滤波器的工作原理，通过仿真方法，用卡尔曼滤波方法对单目标航迹进行预测，即搜索目标并记录目标的位置数据，对观测到的位置数据进行处理，自动生成航迹，并预测下一时刻目标的位置。

基于此方法的仿真实验获得了较为满意的结果，可以应用于雷达目标跟踪定位。

关键词：卡尔曼滤波；滤波模型；定位跟踪中图分类号：TN9591.引言雷达目标跟踪是整个雷达系统中的关键环节。

跟踪的任务是通过相关和滤波来确定目标的运动路径[1]。

在雷达中，人们通常只对跟踪目标感兴趣，但对目标位置、速度和加速度的测量随时都会产生噪声。

卡尔曼滤波器利用目标的动态信息去除噪声的影响，对目标位置进行较好的估计。

其可以是当前目标位置的估计滤波器、未来位置的预测、过去位置的插值或平滑。

随着计算机硬件技术和计算能力的迅速提高，卡尔曼滤波逐渐取代其他滤波方法成为ATC自动系统跟踪滤波的标准方法[2]。

卡尔曼滤波不需要独立于跟踪滤波过程的目标机动或跟踪效果检测，而是对其作统一处理，提高了算法的归一化程度。

卡尔曼滤波还可以将高度跟踪和水平位置跟踪结合起来，以考虑高度和水平方向之间可能存在的耦合。

本文从理论推导和仿真验证两方面探讨了卡尔曼滤波在单目标航迹预测中的应用，通过仿真对实验结果进行评价：卡尔曼滤波具有最佳的目标定位和跟踪精度。

1.Kalman滤波跟踪1.Kalman滤波模型•目标运动的动力学模型目标状态转移方程如下：状态转移方程描述了如何从当前时间目标的状态变量计算下一次的状态变量。

方程中的目标运动转移矩阵，反映了目标运动规律的基本部分，模型误差，反映了目标运动规律中不能被准确表达的随机偏差，是目标运动动力学模型的数学表达式。

•测量模型一般来说，传感器（雷达）可以直接检测到的目标参数并不是描述目标动力学的最合适的状态变量。

例如，二次雷达直接测量目标的俯仰角、方位角和斜距，而描述目标动力学最合适的状态变量是三维笛卡尔坐标及其导出量。

目标跟踪算法中的卡尔曼滤波

⽬标跟踪算法中的卡尔曼滤波在使⽤多⽬标跟踪算法时，接触到卡尔曼滤波，⼀直没时间总结下，现在来填坑。

1. 背景知识在理解卡尔曼滤波前，有⼏个概念值得考虑下：时序序列模型，滤波，线性动态系统1. 时间序列模型时间序列模型都可以⽤如下⽰意图表⽰：这个模型包含两个序列，⼀个是黄⾊部分的状态序列，⽤X表⽰，⼀个是绿⾊部分的观测序列（⼜叫测量序列、证据序列、观察序列，不同的书籍有不同的叫法，在这⾥统⼀叫观测序列。

）⽤Y表⽰。

状态序列反应了系统的真实状态，⼀般不能被直接观测，即使被直接观测也会引进噪声；观测序列是通过测量得到的数据，它与状态序列之间有规律性的联系。

上⾯序列中，假设初始时间为t1, 则X1,Y1是t1时刻的状态值和观测值，X2,Y2是t2时刻的状态值和观测值...，即随着时间的流逝，序列从左向右逐渐展开。

常见的时间序列模型主要包括三个：隐尔马尔科夫模型，卡尔曼滤波，粒⼦滤波。

2. 滤波时间序列模型中包括预测和滤波两步预测：指⽤当前和过去的数据来求取未来的数据。

对应上述序列图中，则是利⽤t1时刻X1,Y1的值，估计t2时刻X2值。

滤波：是⽤当前和过去的数据来求取当前的数据。

对应上述序列图中，则是先通过上⼀步的预测步骤得到X2的⼀个预测值，再利⽤t2时刻Y2的值对这个预测值进⾏纠正，得到最终的X2估计值。

（通俗讲，就是通过X1预测⼀个值, 通过传感器测量⼀个值Y2, 将两者进⾏融合得到最终的X2值）3.线性动态系统卡尔曼滤波⼜称为基于⾼斯过程的线性动态系统(Linear Dynamic System, LDS), 这⾥的⾼斯是指：状态变量X t和观测变量Y t都符合⾼斯分布；这⾥的线性是指：X t可以通过X t−1线性表⽰，Y t可以通过X t线性表⽰；如果⽤数学表达式来表达这两层含义如下：X t=FX t−1+w t−1,w t−1∼N(0,Q)上⾯表达式中F是⼀个矩阵，常称作状态转移矩阵，保证了X t和X t−1的线性关系(线性代数中，矩阵就是线性变换)；w t−1常称作噪声，其服从均值为0，⽅差为Q的⾼斯分布，保证了X t服从⾼斯分布(因为⾼斯分布加上⼀个常数后依然是⾼斯分布)。

基于卡尔曼滤波的多运动目标跟踪算法研究

２０年０子教学：｜ｌ
基于卡尔曼滤波的多运动目标跟踪算法研究术
崔吉张燕超．
（，国矿业大学徐海学院，州２１０；１中徐２００
２中石油天然气管道局第二工程分公司，州２１０），徐２０８
ｔｅｏｊｃ，ｈｉｌｒｙｍｔｉｇｂｔｅｎｔｅｏｊｃｔｍｌｔｓｎｅｐｅｉｅｒａＩｉｓｏｎｔａｈｂｅｔｔｅｓａｉａｃｎｅｅｂｅｔｅｐａｅｄｔｒｄｃｄａｅ．ｔｓｈｗｔｍｉｔｈｗｈａｈｔｈｂｈｘｅｉｅｔｔｅａｏｉｍｃｎｔｃｍｌｐｅｍｏｉｇｏｊｃｎｅｈｏｌａｋｒｕｄｉｙｔｅｅｐｒｎｓｈｌｒｈａｒｋｕｔｌｍ，ｇｔａｉｖｎｂｅｔｕｄｒｔｅｃｍｐｅｂｃｇｏｎｎｓｘ
ｒａｔｅａｄｓｂｙａｄｃｎｓｌｅｔｅｐｏｌｆｕｔｌｍｖｎｂｅｔｕｄｒｔｅｓｕｔｎｏｅｌｉｎｔｌ，ａｏｈｒｂｅｏｍｌｐｅｏｉｇｏｊｃｓｎｅｈｉａｉｆｍａｎｖｍｉｔｏ
ＫａｍａＦｉｔｒｌｎｌｅ
ＣＵＩｉＺ．ＨＡＮＧＹａ —ｈｏＪｎｃａ
（．ｈｕａＣｌｇ，ｈｎｎｖｒｉｆｎｎｎｅｈｏｏｙＸｚｏ２０１ｅＸｈｉｏｌｅＣｉａＵｉｅｓｙｏｉｇａｄＴｃｎｌｇ，ｕｈｕ２０；ＴｅｔＭｉ１０
关键词：卡尔曼滤波；多运动目标；；预测跟踪

行人跟踪算法

行人跟踪算法行人跟踪是在车辆正常运行过程中实时的跟踪检测到的行人的算法。

在实际应用中，仅仅使用行人检测很难有效的满足行人检测的实时性和稳定性。

因此对行人检测的跟踪是十分必要的。

行人跟踪一般是通过对检测到的行人区域进行颜色和纹理的分析。

目前对于行人跟踪问题的主要研究方法有：卡尔曼滤波跟踪方法和均值偏移跟踪方法。

1. 卡尔曼滤波跟踪算法卡尔曼滤波在近20年来取得了长足的发展。

把目标的位置，速度和加速度作为目标状态矢量，通过目标的动力学方程来描述目标状态的变化，利用递推的计算方法，目标的状态可以方便的估计出来，这样目标的航迹就可以建立起来。

建立在非线性运动模型上的卡尔曼滤波称为扩展的卡尔曼滤波。

在雷达跟踪系统中，我们所用到的是离散型卡尔曼滤波。

离散卡尔曼滤波的状态方程，测量方程以及推广方程如下：状态方程：)1()1/()1()1,()(--Γ+--=k w k k k X k k k X φ (2.1) 测量方程：)()()()(k v k X k H k Z += (2.2)式中：X (k )为所要进行估计的状态值，)1/(-k k φ为状态转移矩阵，w (k )为协方差矩阵为Q 的状态噪声，H (k )为测量转移矩阵，v (k )为协方差矩阵为Ｒ的测量噪声。

状态预测方程：ˆˆ(/1)(/1)(1/1)Xk k k k X k k φ-=--- (2.3) 预测估计值协方差矩阵：)1/()1()1/()1/()1/1()1/()1/(-Γ--Γ+----=-k k k Q k k k k k k P k k k k P T T φφ (2.4)增益矩阵：1)]()()1/()()[()1/()(-+--=k R k H k k P k H k H k k P k K T T (2.5)滤波估计值：ˆˆˆ(/)(/1)()[()()(/1)]Xk k X k k k k Z k H k X k k =-+-- (2.6) 滤波估计值协方差矩阵：)1/()()()1/()/(---=k k P k H k k k k P k k P (2.7)在卡尔曼滤波过程中，只有确定了状态估计初始值ˆ(0)X和滤波估计值协方差矩阵的初始值Ｐ(0)，整个滤波过程才能启动。

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ｒｔｍｎｈｅｅｐｒｍｅｔｌｒｓｌｓｓｗｈｔｔｅａｇｒｔｍａｏｒｃｌｓｉｔｈｕｍａＳｍｏｉｎｔｅｄａｄｔｅｔａｋｎｅｕｔｎｅ — ｉｈａｄｔｘｅｉｎａｅｕｔｈｏｔａｈｌｏｉｈｃｎｃｒｅｔｙｅｔｍａｅｔｅｈｎ’ ｔｏｒｎｎｈｒｃｉｇｒｓｌｓａｄｐｒｆｒｎｃｓｂｔｅ．Ｉｄｉｉｎ．ｔｅｇｏａｅｒｈｉｇｓｏｅｏｎｉｇｓｃｎｅｔｄｔｏａｃｐ。ｔｓｒｄｃｈｏｕａｉｎａｄｍｅｔｔｅｏｍａｅｉｅｔｒｎａｄｔｏｈｌｂｌｓａｃｎｃｐｆａｍａｅｉｏｖｒｅｏ１ｃ１ｏｅｈｕｅｕｅｔｅｃｍｐｔｔｎｅｈｓｏ
定的位置（即消除偏差的过程）。然后由于跟踪目标的运
法［等。虽然光流法可以比较准确分割出目标轮廓位３］置，可计算量较大，能满足实时陛要求。不摄像机随遥控武器站转动而运动属于复杂背景下人体
运动目标识别与跟踪的问题。要实现对遥控武器站转动的
基金项目：军队预研计划项目资助。作者简介：，，乔坤男硕士研究生，研究方向：机械ｃＤ及仿真技术。郭朝勇，硕士，，Ａ男，教授研究方向：机械ｃＤ及仿真技术。史进伟，Ａ
男，硕士研究生，研究方向：机械ＣＤ及仿真技术。Ａ
４）在ｔ时刻，增益系数矩阵方程为
Ｋ —ＰＨＨｋ）、ｋ＾（Ｐ（ｋ１＋Ｒ）ｌＨ２５）在时刻，状态向量更新方程为
ｚ（＾一ｚ（Ｉ）ＫＺ — Ｈｋ ”）＾）Ｉ＾一１＋（ｋ（Ｉ＾（１１）
预测值可以有效防止背景中相似特征物体的干扰，提高算
法的准确性。本文对卡尔曼预测跟踪算法进行了仿真和分析，出结论。得
２运动目标自动跟踪系统概述
２１基本原理．
人体运动目标自动跟踪系统首先通过摄像机采集到运
动目标图像，传输至控制计算机，经过目标检测，算出运计动目标所在图像的位置，到该位置与图像设定位置或区得域的偏差及方向，然后通过控制器将偏差转换为控制输出量，控制遥控武器站上的转台带动其上的摄像机转动到设
２
乔
坤等：基于卡尔曼滤波的运动人体跟踪算法研究
Ｅ｛Ｗｗ｝ｉ ≠志
ｉｋ — ｉｋ ≠
第４Ｏ卷
在本文中，采用红外摄像头，图像格式为灰度格式，带
动摄像头转动的遥控武器站转台，为水平、直两个自由分垂
（）１Ｘ
，
转台的角度控制算法推导如下：
ｒａＯｙⅡ ｒａ０ｔｎｘ，ｍ＝ｔｎｙ
目标某一时刻在图像中的位置和速度来表示目标的运动状态。为了简化算法的计算复杂度，本文设计了两个卡尔曼滤波器分别描述目标在ｘ轴和轴方向的位置和速度的变化。下面仅讨论Ｘ轴方向上的卡尔曼滤波器的实现过
：三一Ｘ
３）在ｔ时刻，方差预测方程为协
Ｐ（一）（＾１ｌ一）一）Ｑ１一声ｆ）ｆ＾Ｐ（ｉ１ｆ１＋声（）９
…
…
．
一
日
ｍ坐。质的置ａ标目心位ｘ菱标
￣
Ｘｍａｘ
‘ “ Ｉ
…
坐标为（）设，分别ｚ－，，为摄像头水平、垂直视角的～
（０１）
图２人体运动目标
位置坐标示意图
半，ｒ为摄像头中心与目标平
面的距离，台的控制量为：转
６）在时刻，态向量协方差更新方程：状
２２遥控武器站转台的角度控制．对遥控武器站转台的运动控制，质上是对转台电机实
－
设ＰⅢ 是王－ｃ ¨的协方差阵，得到卡尔曼滤波器算法的计算公式如下：１）在ｔｏ时刻，＿均值向量初始化主（０，用ｚ。并求Ｐ。ｌ㈤；２）在ｔ时刻，ｋ做系统状态预测的方程为
一一一．．一：： ’ ＝：：：：
跟踪算法。通过预测人体目标在下一帧中的位置，全局将搜索问题转化为局部搜索，高算法的实时性；提同时，利用
Ｌ——百雨
面
图１人体目标自动跟踪系统原理框图
＊收稿日期：０１７月１２１年７日，回日期：０１年８月２修２１１日
程，轴方向上同理。ｙ
Ｙ瑚取值大小与图像的分辨率有关，＿在本文中摄
Ｘｃｔｎ，ｒｔｎ —ｒａａｙ＝ｒａｆｌ
ＫｅｏｒＫａｍａｉｔｒｙＷｄｓｌｎｆｅ，ｍｏｉｇｈｍａｒｃｉｇ，ｐｓｔｏｒｄｃｉｎ，ｉｆａｅｍａｅｌｖｎｕｎｔａｋｎｏｉｉｎｐｅｉｔｏｎｒｒｄｉｇＣｌｓｍｂｒＴＰ３．ａｓＮｕｅ０１６
ＱＩＡＯｎＧＵＯｈｏｏｇＳｉｗｅＫｕＣａｙｎＨＩｎｉＪ
（ｐｒｎｆａｉＣｏｒｅＤｅａｔｔｓｃｕｓ，ＯｒｎｎｅＥｇｎｅｉｇＣｌｇ，ｈｊｚｕｎ０００）ｍｅｏＢｄａｃｎｉｅｒｎｏｌｅＳｉａｈａｇ５０３ｅｉ
ｒｑｉｍｅｔｏｅｌｉｒｃｉｇａｄｔｅｓｅｄａｋｎｆｖｎｕｎｉｒａｉｅ．ｅｕｒｎｓｆａｔｅｒ — ｍｅｔｋｎ，ｎｈｐｅｙｔｃｉｇｏａｒｍｏｉｇｈｍａｅｌｄｓｚ
动，摄像机继续进行图像的采集，复上述图像检测与自动重跟踪过程，而始终将运动目标锁定在摄像设定范围内。从
运动自动跟踪系统原理框图如图１所示。
实时控制，对算法的实时性和准确性都有较高的要求。通
பைடு நூலகம்常的人体运动目标检测与跟踪都是基于像素的全局搜索。从目前实践来看，该方法存在着显著缺点：１）全局搜索计算量大、耗时，不能满足跟踪的实时陛要求；２）全局搜索抗干扰能力差，容易受到背景中相似特征物体的干扰。为此本文提出了一种基于卡尔曼滤波预测功能的运动目标快速
总第２７期６２１０２年第１期
计算机与数字工程
Ｃｍｐｔｒ＆ＤｇｔｌｎｉｅｒｇｏｕｅｉｉｇｎｅｉａＥｎ
Ｖｏ．０Ｎｏ１１４．
１
基于卡尔曼滤波的运动人体跟踪算法研究
乔坤郭朝勇史进伟
０００）５０３（军械工程学院基础部石家庄
和可靠。此外，该算法将图像全局搜索问题转换为局部搜索，使运算量减少，满足实时性跟踪要求，实现了对运动目标的快速跟踪。
关键词卡尔曼滤波；运动人体跟踪；位置预测；红外图像中图分类号ＴＰ０．３１６
ＲｅｅｒｈｏｏｉｇＨｕｓａｃｎＭｖｎｍａａｋｎｇｒｔｍｓｄｏｌｎＦｉｅｎＴｒｃｉｇＡｌｏｉｈＢａｅｎＫａｍａｌｒｔ
（）６
度，目标的检测识别采用基于人体目标特征（面积、周长、长宽比和复杂度）的匹配规则识别，以运动目标的质心坐标，
（）７
ｚ一
作为被检测目标的位置，于图像的处理和运动目标的检关
测部分的内容，本文在此不做详细论述。
主一）＾一）（１）（１一（１＾１１立一（）８
ＹｘＹｘｍａ￣ｍａ［：
＋
的水平、直角度的控制。图垂
；人２运目Ｊ图上ｔ置体１为动标因ｖ地曰、￣且训Ｔ像ｃ，位在，Ｊ位ｌ
１引言
红外图像序列中人体运动目标的识别与跟踪在机器人视觉、可视预警、智能交通以及军事等领域中得到了较为广泛的应用。根据摄像机相对运动状态，人体运动目标跟踪
可分为静止背景下的运动目标跟踪和移动背景下的运动目标跟踪。对于前者，已有许多方法来解决该情况下目标跟踪问题，如帧差法ｌ或自适应背景差分法口等。对于后者，１］］由于背景在不断改变，目标跟踪变得十分复杂，目前有光流
摘
要
提出一种基于卡尔曼滤波的运动目标快速跟踪算法。利用卡尔曼滤波器的预测功能，预测运动人体目标在下一帧中的位置，
在Ｍａａ仿真环境下实现该跟踪算法，ｔｂｌ实验结果表明：该算法对人体目标的运动趋势能够做出正确的预测估计，跟踪效果和性能较为稳定