(完整word版)【matlab代做】基于MATLAB的GMM和KDE核估计得目标跟踪仿真 (2).docx下载

weixin_39820835 2023-01-21 14:30:24

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【matlab代做】基于MATLAB的GMM和KDE核估计得目标跟踪仿真.doc

基于卡尔曼滤波的目标跟踪经典程序，用于2维目标的跟踪，是初学者学习卡尔曼滤波的好教程。深入浅出，易于理解。

目标跟踪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。MATLAB 代码实现% 输入：视频路径 video_path。

GMM是一种利用一定数量的小高斯函数混合逼近某变量的概率密度函数的方法，是在概率估计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...

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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