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MATLAB卡尔曼滤波视频报警监控[含GUI界面和MATLAB代码].zip

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简介：
本资源提供基于MATLAB实现的卡尔曼滤波算法应用于视频报警监控系统的设计方案，包含用户图形界面（GUI）及完整源代码。 该课题是基于MATLAB的卡尔曼视频运动目标跟踪系统，配备了一个GUI可视化的人机交互界面。运行程序后点击“运行”按钮即可实时读取视频帧并框出移动物体。用户可以选择在二值图上进行跟踪或直接在原图中进行追踪。由于卡尔曼滤波器具备预测下一帧位置的功能，因此目标物上有两个跟踪框：一个表示当前估计的位置，另一个则用于展示对下一次出现的预测位置。

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  • MATLAB卡尔曼滤波视频报警监控[含GUI界面和MATLAB代码].zip
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    本资源提供基于MATLAB实现的卡尔曼滤波算法应用于视频报警监控系统的设计方案，包含用户图形界面（GUI）及完整源代码。 该课题是基于MATLAB的卡尔曼视频运动目标跟踪系统，配备了一个GUI可视化的人机交互界面。运行程序后点击“运行”按钮即可实时读取视频帧并框出移动物体。用户可以选择在二值图上进行跟踪或直接在原图中进行追踪。由于卡尔曼滤波器具备预测下一帧位置的功能，因此目标物上有两个跟踪框：一个表示当前估计的位置，另一个则用于展示对下一次出现的预测位置。
     
  • MATLAB运动检测视频【卡尔曼滤波，GUI界面，帧差法】.zip
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    本资源提供了一个基于MATLAB的运动检测系统，采用卡尔曼滤波、GUI界面和帧差法等技术实现高效准确的目标追踪。适用于视频分析与处理的研究与应用。 该课题是基于MATLAB的卡尔曼视频运动目标跟踪研究。系统包含一个GUI可视化的人机交互界面，在运行后点击“运行”按钮即可实时读取视频帧并框出移动物体，用户可以选择在二值图上进行追踪或直接对原图进行操作。由于卡尔曼滤波器具有预测下一帧中运动物体位置的功能，因此跟踪过程中会显示两个矩形框来表示当前和预计的物体位置。
     
  • 包含MATLAB界面的卡尔曼滤波程序-源代码
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    本作品提供了一个基于MATLAB环境实现的卡尔曼滤波算法的完整源代码及图形用户界面（GUI），便于使用者理解和应用。 卡尔曼滤波程序的MATLAB源代码包含用户界面功能。
     
  • 卡尔曼滤波及自适应卡尔曼滤波的MATLAB实例代码.zip
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    本资源提供卡尔曼滤波与自适应卡尔曼滤波算法在MATLAB中的实现代码，包含多个实用示例和注释说明。适合学习状态估计技术的研究者和工程技术人员使用。 卡尔曼滤波与自适应卡尔曼滤波的MATLAB例程包含了实现这两种算法的具体代码示例。这些资源有助于学习者理解和应用卡尔曼滤波及其改进版本来解决实际问题。
     
  • 卡尔曼滤波器与MATLAB代码
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    本资源深入浅出地讲解了卡尔曼滤波器的基本原理及其在信号处理中的应用，并提供了详细的MATLAB实现代码。适合初学者学习和实践。 卡尔曼滤波器利用状态空间的概念来描述其数学公式，并且具有一个独特特点：它采用递归运算的方式，可以适用于平稳与非平稳环境。特别的是，在每次更新状态下，估计值会根据前一次的估计结果和新的输入数据计算得出，因此只需存储上一步的结果即可。此外，卡尔曼滤波器不需要保存所有的历史观测数据，并且其计算效率高于直接使用所有过去的数据进行估值的方法。
     
  • 无迹卡尔曼滤波MATLAB代码
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    本简介提供了一段用于实现无迹卡尔曼滤波算法的MATLAB代码。该代码适用于状态估计问题，尤其在非线性系统中表现出色，为工程应用与学术研究提供了强大工具。 无迹卡尔曼滤波的MATLAB代码可以用于实现对非线性系统的状态估计。这种算法在处理具有复杂动态特性的系统时非常有效，能够提供比扩展卡尔曼滤波更准确的状态预测结果。编写此类代码需要深入了解相关数学理论和MATLAB编程技巧。
     
  • MATLAB中的卡尔曼滤波代码
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    本项目提供了一套详细的MATLAB实现方案，用于演示和应用卡尔曼滤波算法。通过实例讲解了如何在MATLAB环境中编写、调试及优化卡尔曼滤波器代码，适用于初学者学习与进阶研究者参考。 运行 kalman_filter.m 文件，并参考 description.docx 和 reference_1.png、reference_2.png 中的内容。滤波器应用于一个从地面以40度角开始运动的物体轨迹上。代码的第一部分生成了这一运动过程，随后添加了一个噪声项来模拟测量中的误差或目标检测识别中的误报。接着应用卡尔曼滤波器，并找到了物体的轨迹和速度。
     
  • 基于卡尔曼滤波的人脸视频追踪（MATLAB源码）(2)_视频人脸_卡尔曼_
    优质
    本项目提供了一套基于卡尔曼滤波算法的人脸跟踪解决方案，适用于实时视频流中的人脸定位与跟踪。通过MATLAB实现，旨在展示如何利用卡尔曼滤波优化人脸识别系统的准确性和稳定性。 利用MATLAB软件实现视频中运动人脸的实时跟踪，并将人脸区域标定出来。
     
  • MATLAB卡尔曼滤波资源.zip
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    本资源包提供了一系列关于MATLAB环境下的卡尔曼滤波算法实现教程和源代码示例，适用于工程、科学计算领域的学习与应用。 内附有卡尔曼滤波的教材、教学PPT、相关文献以及MATLAB仿真结果，并包含自制的卡尔曼滤波器及详细说明。
     
  • 卡尔曼平滑滤波MATLAB代码 - 离散卡尔曼滤波简易实现
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    这段资料提供了一个简单的离散卡尔曼滤波算法在MATLAB中的实现方式。通过该代码可以帮助理解并应用卡尔曼滤波器进行状态估计，适用于初学者快速入门卡尔曼平滑技术。 我为我的卡尔曼滤波研究制作了教程，并附上了与该算法相关的文章。在我的大部分代码实现过程中受到了atushi工作的启发。 首先尝试理解测量模型以及卡尔曼滤波器方程的运作原理。我们使用恒速模型来预测状态矩阵，然后展示了一个雷达跟踪场景示例：当有人侵入感应区域时的情景，并将真值与一个具有较小测量误差的运动捕捉系统进行比较。 对于距离过滤的结果可以看出数据比离散的数据更加平滑。在代码脚本中可以找到特定数字的Q和R参数。经过处理后的结果，距离过滤误差几乎保持不变而速度滤波器则是在仅有位置观测信息的情况下估计出的速度值更准确。因此将观察矩阵H设定为[10]来实现这一目标。 通过比较原始数据与经过卡尔曼滤波处理的数据可以看出，在进行速度估算时，误差的方差明显减小了。状态空间模型（SSM）的应用中以汽车移动为例说明了其工作原理：当使用GPS检测到一辆车的位置信息后可以利用离散化的卡尔曼滤波器来估计车辆的速度值。