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(完整word版)【matlab代做】基于MATLAB的GMM和KDE核估计得目标跟踪仿真.docx下载
weixin_39821746
2023-01-21 14:30:27
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代做
】基于
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的
GMM
和
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基于卡尔曼滤波的
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经典程序——快速入门
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+
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中常用的参数化模型,今年被广泛应用于模式识别领域。 一有限的
GMM
的描述非常简单,即由高新分布函数的任何凸组合形成一混合模型。对于n维实空间的随机变量x,利用
GMM
可以近似的表示其概率密度函数: 高斯分布,也称为正态分布。是伟大的数学家高斯(Gauss)与 1809 年在研究误差理论时推导出来的。对于随机变量x,其概率密度为: 其中 μ为高斯分布的期望,σ为高斯分布的方...
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估计
的
目标跟踪
仿真
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是计算机视觉和信号处理中的重要任务,广泛应用于视频监控、自动驾驶和机器人导航等领域。高斯混合模型(
GMM
)和
核
密度
估计
(
KDE
)是常用的概率密度
估计
方法,可以用于目标的状态
估计
和跟踪。应用使用场景视频监控:用于跟踪视频中的目标(如行人、车辆)。自动驾驶:用于跟踪道路上的车辆和行人。机器人导航:用于跟踪环境中的动态目标。不同场景下详细代码实现场景 1:视频监控中的
目标跟踪
在视频监控中,跟踪目标(如行人、车辆)是重要的任务。
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的】基于
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介绍
课题背景和研究意义 近年来,视频监控系统在各行业得到了广泛应用,生活中有小区、超市等的 安全监控,银行系统有柜台监控,交通方面有违章监控等。这些监控系统是由一 个或多个摄像机以及与之相连的一套电视监视器组成的,它们的用途主要是对场 景的记录和保存,当异常情况,比如盗窃行为发生后,保安人员才通过记录的结 果察看发生的事情,但往往为时已晚。 视觉监视是指在一个繁忙环境中对人和车辆等进行实时的观察, 并给出对它们行为和动作的描述。这一技术包括了运动目标的检测、跟踪、目标分类和行为理解等方面,涉及到计算机视觉、模
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