运动轨迹预测与目标追踪技术
运动轨迹预测与目标追踪技术
核心目标：
- 预测目标的未来运动轨迹
- 实时追踪目标的位置
技术应用:
- 自动驾驶：预测行人、车辆的移动路径，确保行驶安全。
- 视频监控：分析目标运动轨迹，实现智能监控和异常行为检测。
- 人机交互：追踪人体动作，实现更自然的交互体验。
- 运动分析：分析运动员动作，提供训练指导和战术分析。
关键算法：
- 卡尔曼滤波：通过融合预测值和观测值，估计目标状态。
- 粒子滤波：使用粒子集表示目标概率分布，适用于非线性系统。
- 深度学习：利用神经网络学习目标运动模式，实现更精准的轨迹预测。
挑战与未来方向：
- 复杂环境下的目标遮挡和丢失
- 多目标追踪的效率和准确性
- 与其他感知技术的融合，如目标检测和场景理解
文件大小：9.58KB
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