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YOLOv8与卡尔曼滤波实现目标跟踪与预测
- 一、原理与公式
- 二、分模块代码实现
- 1. **卡尔曼滤波模块**
- 2. **目标检测模块（YOLOv8）**
- 3. **跟踪器模块（SORT算法）**
- 4. **主程序流程**
- 三、关键优化点
- 四、匈牙利算法原理与公式
- 五、Python代码实现
- 1. **基础版匈牙利算法（手动实现）**
- 2. **优化版（基于`scipy`库）**
- 六、在目标跟踪中的应用示例
- 1. **代价矩阵计算（IOU）**
- 2. **更新跟踪器模块（完整版）**
- 3. **完整主程序**
- 七、关键改进说明
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一、原理与公式
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目标检测（YOLOv8）
YOLOv8采用改进的CSPDarknet骨干网络和动态标签分配策略，提供高精度、实时的目标检测能力。检测结果为边界框（[x1, y1, x2, y2, score, class]），作为跟踪的输入观测值。 -
卡尔曼滤波预测与更新
卡尔曼滤波通过状态方程和观测方程对目标运动建模，结合预测与观测数据优化状态估计。- 状态量：通常为
[x, y, a, h, dx, dy, da, dh]，即中心点坐标、宽高比、高度及其速度分量。 - 状态转移矩阵：假设匀速运动，状态转移矩阵
F为：F =
- 状态量：通常为