基于卡尔曼预测算法的云台三维空间目标跟踪

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基于卡尔曼滤波预测算法建立了云台三维空间目标跟踪模型,提出了目标运动状态运算的具体步骤.该模型充分利用统计信息和包含噪声的已观测信息,对目标下一个时刻的出现坐标给出了最优预测,可实时控制摄像云台的预置角度,为云台去跟踪目标提供了技术保证,便于完成目标图像数据的采集、分析与识别.三维空间仿真结果表明了该跟踪模型的正确性和有效性,具有良好的应用前景.
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