电子信息工程基于卡尔曼滤波目标跟踪算法的研究.doc

毕业论文（设计） 题 目 学生姓名 学 号 院 系 电子与信息工程学院 专 业 电子信息工程 指导教师 张艳艳　　　　　 　　　　　　　　　 二Ｏ一 年 月 明 1． 持以“求实、创新”的科学精神从事研究工作。 2． 本论文是我个人在导师指导下进行的研究工作和取得的研究成果。 3． 本论文中除引文外，所有实验、数据和有关材料均是真实的。 4． 本论文中除引文和致谢的内容外，没有抄袭其他人或其他机构已经发表或撰写过的研究成果。 5． 其他同志对本研究所做的贡献均已在论文中作了声明并表示了谢意。 日 期： 第1章 绪论 1 1.1研究背景 1 1.2国内外研究现状 1 1.3本文的研究内容 2 1.4本论文的章节安排 3 第2章 运动目标检测 3 2.1目标检测的常用方法 3 2.1.1帧间差分法 3 2.1.2背景图像差分法 5 2.2基于形态学的目标检测算法 6 2.2.1 腐蚀 7 2.2.2 膨胀 8 2.2.3开运算和闭运算 9 2.3本章小结 10 第3章 基于卡尔曼滤波的跟踪算法 10 3.1卡尔曼滤波的简单介绍 11 3.2卡尔曼滤波的递推算法 11 3.2.1卡尔曼滤波算法框图 11 3.2.2卡尔曼滤波各初值的设置 12 3.2.2.1系统状态方程和观测方程 12 3.2.2.2 状态转移矩阵和观测矩阵 13 3.2.2.3系统噪声和观测噪声 13 3.2.3卡尔曼滤波的递推过程 14 3.3本章小结 15 第4章 基于卡尔曼滤波的目标跟踪 15 4.1运动目标跟踪的常用方法 15 4.1.1基于轮廓的跟踪法 15 4.1.2基于特征的跟踪法 15 4.1.3基于模型的跟踪法 15 4.1.4基于区域的跟踪法 15 4.2静态背景下基于卡尔曼滤波的目标跟踪方法 16 4.2.1单目标跟踪 16 4.2.2 多目标跟踪 19 4.3 本章小结 22 第5章 结论 22 致 谢 25 基于卡尔曼滤波目标跟踪算法的研究 曾玉洁 南京信息工程大学电子与信息工程学院，江苏 南京 210044 摘要：本论文先借助Kalman滤波算法来建立数学模型，然后使用Matlab语言来实现动态目标的跟踪实验。预测跟踪目标的关键在于，怎样从大量有干扰噪声的观测数据中得到所需的参考量的估计值，同时用这一系列数据预测目标下一时刻的状态。达到及时准确跟踪的效果。Kalman滤波使用要求比较严格，必须满足三个条件：动态系统是线性的；观测是状态的线性组合；噪声是附加的，而且服从正态分布。 Target Tracking Algorithm Based On Kalman Filter Zeng Yujie School of Electronics & Information Engineering，NUIST，Nanjing 210044，China Abstract： In this ，first ,we use Kalman filter algorithm to build mathematical model， then use the Matlab language to realize the dynamic target tracking experiment. the key of estimating tracking targrt is How to get the estimation of the required amount of reference frome observation data with noise,at the same time ,estimating the state of the next moment by this series of data. The recursive process of Kalman filter in short words summed up as using the estimation of before moment to the current moment and the current observation value to get the optimal estimation of the current time,and then estimating the tracking state of the next moment,in this cycle,realizing time