artificial-intelligence - 信息建模

Question

• 我的项目中的传感器模块由一个旋转摄像头组成，用于收集周围环境中移动物体的噪音信息。
• 信息包括移动物体的距离、角度和相对变化。
• 摄像头有限的视野范围使得必须定期旋转摄像头以更新环境信息...

我一直在寻找算法/方法来对这些信息进行建模，以便能够猜测/预测/学习这些对象的运动属性。

我当前提出的想法是将每个对象的最后 n 个快照存储在队列中。我对移动物体的位置和速度进行加权平均，但我认为这是一个糟糕的方法......

您能说出一些适合这种情况的标题吗？

谢谢

Answer 1

Kalman {Extended, unscented, ... } filters和 particle filters 仅在阅读了卡尔曼滤波器之后。

卡尔曼滤波器使用高斯假设从噪声数据中学习并预测正确的数据，因此它可能对您有用。如果您需要非高斯方法，请查看粒子滤波器。