Matlab-Code zur Zielverfolgung mithilfe des PF-Algorithmus
Die Objektverfolgung ist eine der wichtigen Aufgaben im Bereich Computer Vision und maschinelles Lernen, bei der es darum geht, bestimmte Objekte in Videosequenzen automatisch zu lokalisieren und zu verfolgen. Eine der am häufigsten verwendeten Methoden ist die Verwendung des Partikelfilter-Algorithmus (PF). In diesem Artikel stellen wir vor, wie Sie mit Matlab den PF-Algorithmus implementieren, um eine Zielverfolgung zu erreichen.
Zuerst müssen wir die Schlüsselkonzepte im PF-Algorithmus definieren. Der PF-Algorithmus stellt den möglichen Standort eines Objekts dar, indem er einen Satz von Partikeln verwendet, die basierend auf Beobachtungsdaten in jedem Zeitschritt aktualisiert werden. Jedes Partikel hat ein Gewicht, das die Wahrscheinlichkeit dieses Partikels für einen Zielort darstellt. Durch die Normalisierung der Gewichte können wir die Position des Ziels anhand des Partikelgewichts abschätzen.
Im Folgenden finden Sie den Code zur Implementierung des PF-Algorithmus mit Matlab:
% 初始化粒子滤波器
function [particles, weights] = initialize_particle_filter(num_particles, initial_state)
particles = repm