Exponenta Banner
exponenta event banner

vision.KalmanFilter.predict

Предсказание измерения

Свернуть все на странице

Синтаксис

[z_pred,x_pred,P_pred] = predict(kalmanFilter)
[z_pred,x_pred,P_pred] = predict(kalmanFilter,u)

Описание

пример

[z_pred,x_pred,P_pred] = predict(kalmanFilter) возвращает предсказание измерения, состояния и состояния ошибки расчета ковариации на следующем временном шаге (например, следующем видеокадре). Объект перезаписывает внутреннее состояние и ковариацию фильтра Калмана результатами предсказания.

[z_pred,x_pred,P_pred] = predict(kalmanFilter,u) Кроме того, можно задать вход управления, u. Этот синтаксис применяется, когда вы устанавливаете модель управления, B.

Примеры

свернуть все

Используйте predict и correct функции, основанные на результатах обнаружения.

Когда отслеживаемый объект обнаруживается, используйте predict и correct функции с объектом фильтра Калмана и измерение обнаружения. Вызовите функции в следующем порядке:

[...] = predict(kalmanFilter);
[...] = correct(kalmanFilter,measurement);

Когда отслеживаемый объект не обнаружен, вызовите predict функцию, но не correct способ. Когда отслеживаемый объект отсутствует или закрыт, измерение не доступно. Настройте функции с помощью следующей логики:

[...] = predict(kalmanFilter);
If measurement exists
	[...] = correct(kalmanFilter,measurement);
end

Если отслеживаемый объект становится доступным после отсутствия в течение последних t -1 непрерывных временных шагов, можно вызвать predict функция t раз. Этот синтаксис особенно полезен для обработки асинхронного видео. Для примера,

for i = 1:k
  [...] = predict(kalmanFilter);
end
[...] = correct(kalmanFilter,measurement)

Входные параметры

свернуть все

Объект фильтра Калмана.

Управляйте входом, заданным как L элемент.

См. также

|

Введенный в R2012b

Документация по Computer Vision Toolbox

Поддержка