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博客介绍了如何使用卡尔曼滤波进行单目标跟踪，通过两个版本的代码实现目标框的处理，针对目标遮挡情况，进行轨迹预测。文章详细解析了卡尔曼滤波的理论，包括观测值、估计值和最优估计值，并阐述了卡尔曼增益的作用。在实际应用中，该方法在静态镜头和低速运动场景下表现出色。
针对目标被遮挡的情况，使用卡尔曼滤波进行轨迹预测，试验表明，具有较好的轨迹预测效果
观测值：传感器读数，因为某些客观原因，可能存在较大误差。
估计值：也称为先验估计，卡尔曼滤波的状态转移方程进行估计。
最优估计值:也称为后验估计，综合观测值和先验估计得到后验估计。
后验估计基于估计值和观测值进行综合，如下一帧的预测值和下一帧检测值，下一帧的预测值是根据当前帧得到的
先估计（先验估计），后更新（后验估计），更新的除了状态量，也包括状态协方差矩阵，增益矩阵
使用卡尔曼滤波实现单目标跟踪过程中的目标运动轨迹预测
两个版本的代码
版本1，直接读取用检测算法生成的目标框文件txt
单目标跟踪
检测器获得检测框，全程只赋予1个ID，有两个相同的东西进来时，不会丢失唯一跟踪目标
检测器的检测框为观测值
目标的状态X = [x,y,h,w,delta_x,delta_y],中心坐标，宽高，中心坐标速度
观测值
如何寻找目标的观测值<
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