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文件名称:基于贝叶斯框架的目标跟踪算法改进研究.docx
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总页数:8 页
更新时间:2025-07-09
总字数:约4.06千字
文档摘要

基于贝叶斯框架的目标跟踪算法改进研究

一、引言

目标跟踪作为计算机视觉领域的一个重要分支,广泛应用于视频监控、无人驾驶、智能机器人等领域。贝叶斯框架作为目标跟踪算法的一种常见方法,具有较高的准确性和实时性。然而,在实际应用中,由于环境复杂多变、目标形态变化等因素的影响,传统的贝叶斯目标跟踪算法仍存在一定的问题和挑战。因此,本文旨在研究基于贝叶斯框架的目标跟踪算法的改进方法,以提高其准确性和鲁棒性。

二、传统贝叶斯目标跟踪算法概述

传统贝叶斯目标跟踪算法主要基于概率统计理论,通过建立目标的概率模型和观测模型,实现对目标的跟踪。其中,概率模型用于描述目标的状态转移概率,观测模型用于描述目标在观测空