filter tracking computer-vision kalman-filter

filter - Pregunta sobre el seguimiento de una bola en movimiento usando el filtro de Kalman



tracking computer-vision (1)

Quiero aprender a rastrear una bola en movimiento usando el filtro de Kalman. Aunque hay muchos tutoriales disponibles, todavía tengo algunas preguntas.

  1. Si podemos extraer la pelota en cada cuadro de la secuencia de video, sabremos la posición de la pelota. Entonces, ¿por qué necesitamos usar Kalman Fiter? ¿Cuál es el trabajo del filtro de Kalman aquí?

  2. Filtro de Kalman: x (k + 1) = Ax (k) + Bu (k) + ruido

    y(k) = C.x(k) + noise

Entonces, ¿cómo definimos A, B, C? supongamos que queremos rastrear la bola en movimiento?

3. Si conocemos el estado anterior x (k-1) y la medición del estado actual y (k), podemos calcular el estado estimado. ¿Cuál es la "medida" en caso de rastrear la bola en movimiento?


bueno, básicamente usas el método de seguimiento para seguir la pelota en tu escena. Aún tendrías que detectar la pelota en cada paso de tiempo.

(1)

Supongamos que llega a un punto donde otra bola entra en escena. Entonces necesitas encontrar un método para identificar cada bola. Hágalo peor e incluso permita que se crucen entre sí o que tenga obstáculos en el camino que puedan ocultar la pelota por un momento.

Su método de seguimiento (es decir, el filtro Kalman) continuará su movimiento en la trayectoria estimada, en función de cómo se haya movido la bola antes.

Entonces, si solo quieres saber dónde está la bola en cada cuadro, no necesitas un método de seguimiento, pero si deseas identificar y seguir una bola necesitarás un rastreador, es decir, un filtro de Kalman o un rastreador de objetos múltiples. Prefiero un filtro de partículas (http://en.wikipedia.org/wiki/Particle_Filter).

(2)

No puedo ayudarte aquí ahora ya que no estoy demasiado lejos en el filtro de Kalman en este momento. Pero básicamente A debe ser la matriz de transición del paso x (t-1) a x (t) y B debe ser el modelo de referencia. Pero como he dicho, si es probable que obtengas más de una bola, quizás quieras echar un vistazo al filtro de partículas.

(3)

La medida sería la posición que midió en su imagen. Básicamente el punto medio de tu pelota. Utilizarías esta medida para corregir la ruta estimada. Entonces, básicamente, se compara la posición en la que debería estar la bola en el paso de tiempo actual (dependiendo de su movimiento anterior) con su posición real.

Espero que eso ayude ... si no, sigue preguntando ...