使用卡尔曼滤波实现单目标跟踪过程中的目标运动轨迹预测

针对目标被遮挡的情况，使用卡尔曼滤波进行轨迹预测，试验表明，具有较好的轨迹预测效果

观测值：传感器读数，因为某些客观原因，可能存在较大误差。
估计值：也称为先验估计，卡尔曼滤波的状态转移方程进行估计。
最优估计值:也称为后验估计，综合观测值和先验估计得到后验估计。
后验估计基于估计值和观测值进行综合，如下一帧的预测值和下一帧检测值，下一帧的预测值是根据当前帧得到的
先估计（先验估计），后更新（后验估计），更新的除了状态量，也包括状态协方差矩阵，增益矩阵

使用卡尔曼滤波实现单目标跟踪过程中的目标运动轨迹预测

两个版本的代码
- 版本1，直接读取用检测算法生成的目标框文件txt
- - 1.1 main.py
  - 1.2 utils.py
- 版本2，用检测算法实时生成目标框坐标
- - 2.1 ai-kalman.py
  - 2.1 AIDetector_pytorch.py
卡尔

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