此演示展示了用于视频分析的基于颜色标记的对象跟踪。您可以使用通过使用 colorThreshoulder 应用程序创建的自定义颜色蒙版功能。跟踪执行稳健，因为可以使用卡尔曼滤波器解决丢失的测量。视频分析结束，跟踪点将被可视化并写入 CSV 文件。该演示可应用于各种视频分析，例如用于测量人体关节的运动捕捉。该演示是用于视频分析的基于颜色标记的对象跟踪演示。您可以使用颜色阈值应用程序来创建检测任何颜色的函数。卡尔曼滤波器用于跟踪标记，即使存在检测遗漏，它也能稳健运行。最后，将跟踪的对象位置可视化并作为时间序列数据写入 CSV 文件。您可以使用颜色标记轻松跟踪人体关节和各种其他移动物体的运动。您可以将其用于实验视频分析。 [Keyward]图像处理、视频分析、跟踪、跟踪、演示、IPCV演示

对代码中的卡尔曼滤波器进行修改，使用无迹卡尔曼滤波器，进行室内定位

2D跟踪EKF 这是使用扩展卡尔曼滤波器的2D跟踪的简单matlab实现

kalman滤波器ppt讲义-学术讲座（卡尔曼滤波器）.ppt 希望对大家有所帮助

matlab开发-用于速度传感器或消息电机驱动的扩展卡尔曼滤波器。又一次为我的学生做示范。

基于STM32f1的双轮自平衡小车BalanceCar（完整代码，自测试完全通过，包含完整工程Keil5） 代码简介说明文档查看：https://michaelbeechan.blog.csdn.net/article/details/112759369

使用指南 使用genTrig（）或genRotAxis（）生成参考运动和角速度测量值。 使用genMea（）为参考运动生成姿态或矢量测量值。 使用“无偏差过滤器”文件夹中的功能估计姿态。

本教程的目的是通过一个简单的例子来说明卡尔曼滤波器的使用。 问题：预测移动列车 2 秒前的位置和速度，在前 10 秒内对其位置进行噪声测量（每秒 10 个样本）。 真实情况：火车最初位于点 x = 0 并沿 X 轴以恒定速度 V = 10m/sec 移动，因此火车的运动方程为 X = X0 + V*t。 很容易看出火车在 12 秒后的位置将是 x = 120m，这就是我们将尝试找到的。 方法：我们每 dt = 0.1 秒测量（采样）火车的位置。 但是，由于设备不完善、天气等原因，我们的测量结果有噪声，因此从 2 个连续位置测量值（请记住，我们仅测量位置）得出的瞬时速度是不准确的。 我们将使用卡尔曼滤波器，因为我们需要对速度进行准确和平滑的估计，以便预测未来列车的位置。 我们假设测量噪声呈正态分布，均值为 0，标准差为 SIGMA

在各种噪声强度下考虑使用离散时间卡尔曼滤波器在 2D 平面中进行目标跟踪。

带光流的SORT 扩展SORT的卡尔曼滤波器测量模型，以添加从“光流”中得出的速度分量。 这是我与德国航空航天中心合作完成的计算机科学学士学位论文的一部分。 尽管不用于行人跟踪，但可以评估该方法并将其与数据集一起使用。 基本思想可以概括为： 以边界框的形式获取感兴趣的区域，并检测该区域中的特征点。 计算检测到的特征点到框之前的光通量，以提供速度。 根据最低的马氏距离选择更新速度。 使用检测和/或速度更新轨道的卡尔曼滤波器。 为了检测特征点，我使用OpenCV ，稀疏光流的计算是通过OpenCV稳健局部光流（RLOF）的来完成的。 此实现在具有64GB RAM的AMD Ryzen7 3700X的数据集上以〜50FPS的速度运行，每个检测最多具有50个特征点，RLOF的设置为： useIlluminationModel = false ; useInitialFlow = f