Masalah drift sasaran dalam penjejakan objek

Masalah hanyut sasaran dalam penjejakan objek memerlukan contoh kod khusus

Dalam bidang penglihatan komputer, penjejakan objek adalah tugas yang sangat penting, dan ia boleh digunakan untuk banyak bidang, seperti pemantauan pintar, pemanduan autonomi, dsb. . Walau bagaimanapun, dengan kerumitan gerakan sasaran dan ketidakpastian keadaan persekitaran, masalah hanyut sasaran menjadi cabaran dalam pengesanan objek.

Hanyutan sasaran bermakna selepas tempoh penjejakan, kedudukan sasaran yang dijejaki oleh algoritma penjejakan objek akan menyimpang daripada kedudukan sebenar. Masalah ini berlaku terutamanya kerana dua sebab: pergerakan sasaran sendiri dan perubahan dalam persekitaran.

Untuk menyelesaikan masalah drift sasaran, kita boleh menggunakan algoritma dan teknik yang berbeza. Contoh kod khusus diberikan di bawah untuk menunjukkan kaedah biasa untuk menyelesaikan masalah drift sasaran-Kalman filter.

import numpy as np

class KalmanFilter:
    def __init__(self, dt, u, std_acc, std_meas):
        self.dt = dt
        self.u = u
        self.std_acc = std_acc
        self.std_meas = std_meas
        self.A = np.array([[1, dt], [0, 1]])
        self.B = np.array([0.5 * dt**2, dt])
        self.H = np.array([[1, 0]])
        self.Q = np.array([[0.25 * dt**4, 0.5 * dt**3], [0.5 * dt**3, dt**2]]) * std_acc**2
        self.R = std_meas**2
        self.state = np.zeros((2, 1))
        self.P = np.zeros((2, 2))
    
    def update(self, z):
        prediction = self.A @ self.state + self.B * self.u
        predict_cov = self.A @ self.P @ self.A.T + self.Q
        K = predict_cov @ self.H.T @ np.linalg.inv(self.H @ predict_cov @ self.H.T + self.R)
        self.state = prediction + K @ (z - self.H @ prediction)
        self.P = (np.eye(2) - K @ self.H) @ predict_cov

# 使用示例
dt = 0.1
u = 0
std_acc = 0.1
std_meas = 0.1

kf = KalmanFilter(dt, u, std_acc, std_meas)

# 假设在第0时刻目标位置为[0, 0]
true_position = np.array([[0, 0]]).T

# 生成时间序列
T = 10
time = np.arange(0, T, dt)

# 生成测量序列
meas = true_position + np.random.randn(len(time), 1) * std_meas

# 进行物体跟踪
for i, z in enumerate(meas):
    kf.update(z)
    print("Time: {:.1f}, Measured Position: [{:.1f}, {:.1f}], Estimated Position: [{:.1f}, {:.1f}]".format(
        time[i], z[0], z[1], kf.state[0], kf.state[1]))

Dalam kod di atas, kami mula-mula mentakrifkan kelas penapis KalmanKalmanFilter, yang merangkumi permulaan, kemas kini dan kaedah lain. Dalam contoh, kami menganggap bahawa gerakan sasaran ialah gerakan linear seragam, dan gunakan penapis Kalman untuk menganggarkan kedudukan sasaran dengan memberikan kedudukan sebenar dan nilai yang diukur dengan bunyi Gaussian ditambah.

Dalam aplikasi praktikal, kami boleh menetapkan dan melaraskan parameter mengikut senario dan keperluan tertentu. Perlu diingatkan bahawa penyelesaian kepada masalah drift sasaran bukan sahaja bergantung pada algoritma dan teknologi, tetapi juga perlu mengambil kira perubahan dalam persekitaran dan ciri pergerakan sasaran itu sendiri. Oleh itu, dalam aplikasi praktikal, kita perlu memilih algoritma dan melaraskan parameter mengikut situasi tertentu supaya algoritma penjejakan objek dapat menahan masalah drift sasaran dengan lebih baik.

Atas ialah kandungan terperinci Masalah drift sasaran dalam penjejakan objek. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!