현재 두 개의 차이 소스에서 요와 피치를 취하는 헤드 추적 솔루션을 구현 중입니다. 자이로 (gyro) 및 자기장 센서를 포함한다. 나는 내 프로그램에 전달 된 값을 모두 가지고 있으며 이제 고정 이미 터 mf 센서의 무손실 특성으로 자이로의 정밀도를 유지하는 가장 좋은 방법을 결정하려고 시도하고 있습니다. 현재 나는 newYaw = currentGyroY
Pykalman의 문서에서는 observation_matrices 및 transition_matrices 인수에 대해서만 사각 행렬만을 허용한다고 말합니다. 이 방법이 있습니까? 나는 비 사각형 관측 행렬을 가진 상태 공간 시스템을 추정해야합니다. Pykalman 표기법을 사용하면 크기는 [n_dim_obs, n_dim_state]이됩니다. 비 - 사각형
나는 오픈 CV의 칼만 필터를 파이썬으로 사용하려고합니다. "올바른"기능을 호출 할 때마다 충돌이 발생합니다. 아래의 코드는 자명하다고 생각합니다. 나야? OpenCV? 파이썬 바인딩 (즉, C++에서 작동하겠습니까?) 도움을 환영합니다. 더미 코드와 출력은 내가 측정 매트릭스 및 측정을 혼동 아래 또는 on github #!/usr/bin/env pyth
두 개의 서로 다른 센서로 측정 한 물체의 위치를 나타내는 데이터가 있습니다. 그래서 저는 센서 융합을 할 필요가 있습니다. 더 어려운 문제는 각 센서의 데이터가 본질적으로 임의의 시간에 도착한다는 것입니다. 나는 pykalman을 사용하여 데이터를 융합시키고 부드럽게하고 싶습니다. 파이칼 만은 어떻게 가변 타임 스탬프 데이터를 처리 할 수 있습니까
일부 트랙을 필터링하기 위해 C++에서 OpenCV로 Kalman 필터를 적용하려고합니다. 그것이 나를 위해 작동하게하는 첫 번째 단계는 Point2f의 벡터로부터 필터로 포인트를 예측하는 것이 었습니다. 내 코드는 다음이다 : oldTrackeables가 [I] .getTrack() [J] 벡터에서 좀 Points2f이다 cv::KalmanFilter k
저는 칼맨 필터 트래커로 사람을 추적 한 일부 기계 학습 프로젝트를 진행하고 있습니다. 각 사람이 비디오에 얼마나 많은 시간을두고 있는지 계산하고 싶습니다. 다음 로직을 사용해 보았습니다. 사람이 5 프레임에 있고 비디오 FPS가 15라고 가정하면 비디오에서 사람이 (5 * 15) 사람이 75 초라고 말할 수 있습니다. 참고 : - 나는 &으로 코드의 FP
일부 잡음 지점을 부드럽게하기 위해 Opencv Kalman 필터 구현을 사용하겠습니다. 그래서 나는 간단한 테스트를 코드화하려고 노력했다. 내가 관찰 (포인트)을 가지고 있다고 가정 해 봅시다. 새로운 관찰을 받고있는 각 프레임, 나는 칼만 예측과 칼만 맞습니다. opencv 칼만 필터가 올바른 상태가 된 다음 상태는 "다음 사항"입니다. 그러나 코드는
iBeacon 범위 지정 프로세스 (CoreLocation에서 제공됨)는 iBeacon에서 iPhone의 원활한 이동 거리를 제공하지 않고 너무 큰 변동 값을 제공합니다. 나 또한 가중 평균을 사용하려고했지만 원하는 결과를 얻지 못했습니다. 나는 신호로부터 잡음을 제거하기 위해 Kalman Filter의 사용법을 설명한 link을 보았습니다. 나는 또한 필
필자는 확장 된 칼만 필터 (EKF)를 가지고 있지만 필터 출력의 불확실성을 나타내는 공분산 행렬 P를 이해하는 데 어려움을 겪고 있습니다.는 는 I 이해 아득히 : 예측의 공분산 행렬 인해 잡음 Q 및 용어 P로 표시되는 예측의 uncertainity = APA로 증가 단계 + 제 경우 Q. 는이 보유 대각선 형태와 A의 값은 모두 1보다 작아서 예측 단