人体运动的跟踪

资 源 简 介

人体运动的跟踪

详 情 说 明

人体运动跟踪技术可以通过卡尔曼滤波算法来高效检测和预测运动轨迹。该系统首先会区分画面中的移动物体，然后进一步识别其中的人类目标与非人类目标。

卡尔曼滤波通过预测-更新两个阶段持续优化位置估计，特别适合处理存在噪声的运动数据。对于人体这类非刚性物体的跟踪，算法会结合运动特征分析和形态学判断来提升识别准确率。

系统在区分人类与非人类运动时，通常会提取目标的运动模式、外形轮廓、移动速度等特征。人类的运动往往具有特定规律，比如步态周期性和关节活动范围，这些特征可以帮助系统进行有效分类。

这种技术在监控安防、人机交互、体育分析等领域有广泛应用，能够实现对运动目标的持续追踪和行为分析。