卡尔曼滤波行人目标跟踪国内外研究现状

根据提供的引用内容，卡尔曼滤波行人目标跟踪是多目标追踪的一种方法，用于检测和跟踪视频中的行人目标。卡尔曼滤波是一种递归滤波算法，通过对目标的位置和速度进行估计和预测，实现目标的跟踪。以下是卡尔曼滤波行人目标跟踪的国内外研究现状：

1. 国内研究现状：国内学者在卡尔曼滤波行人目标跟踪方面进行了大量的研究。例如，某些研究使用了改进的卡尔曼滤波算法，如扩展卡尔曼滤波（EKF）和无迹卡尔曼滤波（UKF），以提高跟踪的准确性和鲁棒性。此外，一些研究还结合了深度学习技术，如卷积神经网络（CNN），用于提取行人目标的特征并改善跟踪性能。

2. 国外研究现状：国外学者也对卡尔曼滤波行人目标跟踪进行了广泛的研究。一些研究采用了基于外观模型的方法，如粒子滤波器和卡尔曼滤波器的组合，以提高跟踪的准确性和鲁棒性。此外，一些研究还使用了多传感器融合的方法，如融合摄像头和激光雷达数据，以提高目标的检测和跟踪性能。

综上所述，卡尔曼滤波行人目标跟踪在国内外都得到了广泛的研究和应用。通过不断改进算法和结合其他技术，可以提高行人目标跟踪的准确性和鲁棒性。