本文介绍了在智能交通系统中目标跟踪的重要性，并详细讲解了如何使用卡尔曼滤波器进行目标跟踪。通过Python示例代码展示了卡尔曼滤波器的实现过程，包括状态预测和观测更新，以及如何融合数据以达到最优跟踪效果。
目标跟踪是智能交通系统中的重要任务之一。它可以通过对交通场景中的运动目标进行跟踪和识别来提供关键的信息，如交通流量、行为分析和事件检测。本文将介绍一种常用的目标跟踪算法——卡尔曼滤波器，以及如何使用Python实现该算法。
卡尔曼滤波器是一种递归滤波器，广泛应用于目标跟踪、导航和控制等领域。它通过对目标的预测和观测进行融合，估计目标的状态并提供最优的跟踪结果。
下面是使用Python实现卡尔曼滤波器的示例代码：
import numpy as np
class KalmanFilter:
def __init__(self, dt, variance):
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