机器视觉 C#联合海康SDK算子二次开发 模板匹配 机械手跟踪视觉定位 VS2015 全部源码

将yolov5编译为ros节点，支持在ros系统下实时检测节点的调用。

针对传统电磁干扰源定位方法定位误差较大的问题，提出基于卡尔曼滤波的无线电台电磁干扰源定位方法。根据无线电台信号传输波束覆盖范围，确定干扰源经纬度定向，将卡尔曼滤波方法应用到干扰源定位过程中。通过状态方程离散化结果获取差分方程，估计该状态的滤波增益矩阵，计算预测误差的方差矩阵，递推计算得到状态估计值。依据能量压制度、时域吻合度、频域吻合度和空域吻合度分析干扰源定位要素，确定电台无线传输线路增益与干扰源指向关系，计算有效干扰距离，完成无线电台电磁干扰源定位。在测试参数支持下，将两种方法对比分析可知，该方法在无异常误差情况和有异常误差情况下定位误差都相对较小，为无线电台正常运行提供支持。

文中阐述一种移动机器人SLAM问题的解决方法，首先利用激光测距仪得到环境中障碍物的监测图表，然后增量的构建全局地图。利用扩展卡尔曼滤波器（EKF）创建移动机器人定位计算的有界估量；最后通过仿真和物理实验验证了该方法的正确性。可为解决机器人在未知环境下的地图创建与定位问题提供理论依据，具有实际意义。

卡尔曼滤波的单目标跟踪代码Python版，视频中逐帧处理。

无迹卡尔曼滤波（UKF）是重要的非线性滤波方法。无迹卡尔曼滤波方法是通过一组代表着均值和方差分布的采样点来对非线性系统进行非线性计算，在不对非线性方程线性近似的条件下，达到线性卡尔曼滤波器的滤波性能。文中在机动目标选定运动模型和滤波算法的基础上，对机动目标的运动作了仿真实验。从仿真分析中可以看出，无迹卡尔曼滤波在跟踪方面有很高的精度，与传统的扩展卡尔曼滤波算法相比较，无迹卡尔曼滤波算法有较小的跟踪误差。

2.卡尔曼状态方程和量测方程的建立。 其中X表示状态变量，包括诱发信号、单位脉 冲信号、自发信号，长m＋p＋q＋1 A＝ 是系统矩阵， 为输入矩阵 是噪声矩阵 是测量噪声 是输出矩阵

本设计为基于MATLAB的运动车辆跟踪检测系统。带有一个GUI界面，可以读取高速路车流视频，读取视频信息，并且统计每辆车经过左车道还是右车道，车速和平均速度检测，以及某一帧下的车流密度，以及最后总共经过的车辆总数。将运动检测到的目标用方框框起来。是一个非常不错的选题。 二、实现功能 车流密度：一定时间内经过车辆的总数； 车流量：某一帧下的车辆数目； 车速：经过车辆的实时速度； 平均速度：所有车辆的平均速度；

matlab的卡尔曼工具箱，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。

典型跟踪门 矩形跟踪门： 最简单的跟踪门形成方法是在跟踪空间内定义一个矩形区域，即矩形跟踪门。 定义各种向量的分量： 定义跟踪门常数为KG。它取决于观测概率密度，检测概率以及状态矢量的维数。 如果观测量zk满足： 则称zk为候选量测信号。这里i为第i个残差的标准偏差。