基于卡尔曼滤波与Mean Shift的运动车辆跟踪
针对Mean Shift算法不能跟踪快速目标、跟踪过程中窗宽的大小保持不变的特点。首先,卡尔曼滤波器初步预测目标在本帧的可能位置;其次, Mean Shift算法在这点的邻域内寻找目标真实的位置;最后,在目标出现大比例遮挡情况时,利用卡尔曼...
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针对Mean Shift算法不能跟踪快速目标、跟踪过程中窗宽的大小保持不变的特点。首先,卡尔曼滤波器初步预测目标在本帧的可能位置;其次, Mean Shift算法在这点的邻域内寻找目标真实的位置;最后,在目标出现大比例遮挡情况时,利用卡尔曼...
最近研究STM32的自平衡小车,发现有两座必过的大山,一为卡尔曼滤波,二为PID算法。 网上看了很多关于卡尔曼滤波的代码,感觉写得真不咋地。一怒之下,自己重写,不废话,贴代码
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针对挖掘营运车辆超速点过程中存在的问题,提出一种基于密度的聚类方法。该方法依据车载GPS 实时监控数据,挖掘超速多发点段,通过区域查询搜索超速点邻域内所有超速事件,寻求超速密度大于阈值的点或地段,并创
通过红外遥控器可靠的控制小车能向前直线运动、向后直线运动、向前左转运动、向前右转运动、向后左转运动、向后右转运动、停止运动的功能.