[편집] @Claudio의 답변은 이상 치를 필터링하는 방법에 대한 유용한 팁을 제공합니다. 그래도 내 데이터에 칼만 필터를 사용하고 싶습니다. 그래서 아래의 예제 데이터를 변경하여 너무 극한이 아닌 미세한 변이 노이즈를 발생 시켰습니다 (많은 것을 볼 수 있습니다). 다른 사람들이 내 데이터에 PyKalman을 사용하는 방법에 대한 지침을 줄 수 있다면
나는 센서 융합의 과정을 이해하려고 노력하고 있으며 칼만 필터링도 함께하고있다. 내 목표는 가속도계와 자이로 스코프를 사용하여 기기의 낙하를 감지하는 것입니다. 같은 this one로 논문의 대부분에서 은, 그것은 때문에 자이로 스코프에 드리프트와 가속도계에 의한 소음을 극복하는 방법을 언급하고있다. 결국 센서 융합은 롤, 피치 및 요우의 더 나은 측정을
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
사람은 내가 나에게 내가 사람을 추적하는 비디오를 구현하고자하는 샘플 코드 또는 파이썬 2.7과 OpenCV의 2.4.13 을에서 칼만 필터 구현의 예를 들어 어떤 종류의를 제공 할 수 있지만, 배울 레퍼런스가 없으며 파이썬 예제를 찾을 수 없습니다. 나는 Kalman Filter가 openCV에 cv2.KalmanFilter로 존재한다는 것을 알고 있지만
어떻게 Kalman 필터를 사용하여 동영상에서 사람의 움직임을 실시간으로 추적 할 수 있습니까? 나는 칼만을 처음 보았고 나는 그것을 실험하고 있었다. 나는 칼만을 실행하고 비디오에서 공의 경로를 예측할 수있었습니다. 내가 사용되는 비디오의 import numpy as np
from pykalman import KalmanFilter
from matpl
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