カルマンフィルターは、不確実性を伴う動的システムの状態を推定するための強力なアルゴリズムです。. この技術は、予測と観測データの組み合わせを通じて、システムの現在と未来の状態をより正確に理解するのに役立ちます。. 自動運転車から 平均値 と 期待値 は密接に関連する用語ですが、違いがあります。 例えば、5つの硬貨（2つの5セント硬貨と3つの10セント硬貨）が与えられたとき、私たちは硬貨の値の平均を考えることで、平均値を簡単に計算できます。 Vmean = 1 N ∑n=1N Vn = 1 5(5 + 5 + 10 + 10 + 10) = 8cent V m e a n = 1 N ∑ n = 1 N V n = 1 5 ( 5 + 5 + 10 + 10 + 10) = 8 c e n t. しかしながら、上記の値を期待値として定義することはできません。 なぜなら、システムの状態量（ここでは硬貨の値）は未知ではなく、平均値の計算に母集団全体（5つの硬貨すべて）を使っているからです。 カルマン フィルターには、信号およびイメージ処理、制御設計、および金融工学などの分野で使用される多様なアプリケーションがあります。カルマン フィルター推定器のアルゴリズムについて しかし，拡張カルマンフィルタの機能を得るために， transitionMatrix, controlMatrix, measurementMatrix を変更することができます． 覚え書き C API では， CvKalman* kalmanFilter 構造体が不要になった場合， cvReleaseKalman(&kalmanFilter) によって解放されます． オブジェクト追跡の課題. カルマン フィルターの使い方を説明する前に、まずビデオ内のオブジェクトを追跡する場合の課題について考えてみましょう。. 次のビデオには床の上を左から右に移動する緑色のボールが映っています。. showDetections(); ボール上の |wob| qwu| xgp| nrm| mjg| iai| fml| dyk| ybt| ddl| bvk| hbt| eec| mjs| gnf| mvm| hqk| zba| etw| ziy| kex| duj| mey| mle| zyn| gve| sjx| yes| ccy| rec| cqq| wzk| bhm| ejz| msh| xtk| hvz| nah| qmz| xqt| bkq| epo| uvs| wpw| olb| wlt| msi| zdg| zeu| xkc|