本文介绍了如何使用卡尔曼滤波进行人员跟踪。通过MATLAB仿真，展示卡尔曼滤波如何处理系统状态估计，实现对人员位置的平滑跟踪，并通过代码示例说明了算法的应用。
基于卡尔曼滤波的人员跟踪算法 MATLAB 仿真
人员跟踪是计算机视觉和机器人领域中一个重要的问题，它涉及通过分析视频或图像序列来准确地检测和跟踪移动的人员。卡尔曼滤波是一种常用的算法，用于估计系统状态并进行预测，它也可以应用于人员跟踪问题。在本文中，我们将使用 MATLAB 对基于卡尔曼滤波的人员跟踪算法进行仿真。
首先，让我们了解一下卡尔曼滤波的基本原理。卡尔曼滤波是一种递归的状态估计算法，通过对系统的状态进行连续估计和更新来提供最佳的状态估计结果。它基于线性高斯模型，假设系统的状态和测量值均服从高斯分布，并且系统的状态转移和观测模型是线性的。
在人员跟踪问题中，我们可以将每个人员的位置和速度作为系统的状态，在每个时间步骤中，通过观测到的人员位置来更新状态估计，并预测下一个时间步骤的状态。下面是基于卡尔曼滤波的人员跟踪算法的 MATLAB 代码示例：
% 初始化卡尔曼滤波器参数
dt = 1; % 时间步长
A = [1 dt
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