学霸从数学建模开始第二十七章 卡尔曼滤波算法(1/2)
在校园里从一个教学楼到另一个教学楼，走路不过十五分钟的路程，恐怕连打车的起步公里数都不到吧。
方舟心里感慨，不愧是富婆。
看到对方从门口进来稳健的步伐，周天星的眼神有些发直。
明明昨天还是略微有些晃悠的脚步，今天居然就好的差不多了。
校医院来神医了吗？
没理会陷入怀疑人生的周天星，魏莱径直走到了自己的座位上，看了一眼旁边的方舟。
wink~
略微俏皮又带些感激的眼神似乎在感谢这位老中医，同时在说我会帮你保守秘密。
周天星回过神来，不管怎么说，对方脚好了，这也是一件好事不是吗？
既然是好事，那么自己就更有理由为其庆祝。
将另一杯奶茶稳稳的放在了魏莱的电脑旁，笑着说道：“用这杯奶茶庆祝你身体康复，怎么样？”
“不怎么样。”魏莱看着包装精美的奶茶，脸色一下由晴转阴，将奶茶随手就挪到了方舟的身边。
“给你喝吧。”
这五月的第一杯奶茶刚喝了一半，马上第二杯奶茶就来了。
方舟看了一眼左边脸黑的魏莱，又和右边有些错愕的周天星大眼瞪小眼。
这是啥情况？
我也不知道啊。
眉目之间，方舟真诚的眼神还是获得了周天星的信任。
周天星觉得可能就是对方不喜欢喝奶茶吧，下次换别的，比如雪顶咖啡，冰淇淋这些试试，对了还有德芙新款的奶油巧克力，女生不是都喜欢吃这些东西。
在周天星对着电脑发呆的同时，方舟用余光看到，魏莱从卫衣的口袋里拿出了一块菠萝味的糖果，撕开包装塞进了嘴里。
方舟承认，自己的心脏在某一瞬间可能多跳动了一下。
接下来便正式开始了第三天的讨论。
经过前一天的思考，众人对第四问的解题思路是明确了的，从视频里提取影长，用影长代入问题三和问题四的模型，从而得到影子所在的经纬度和时间。
问题的难点在于，一是如何使从视频提取的数据更为精准，二是如何保证在数据代入前两问的模型后，得到的结果精度是否足够低。
事实上，每一个曾经当过国赛的题目都没有字面看上去那么简单。
每一道题目的四个小问，之间都有密不可分的联系。
前几问的模型做的不够精巧，便会影响后续代入时得到的结果。
方舟正在脑海里不断搜索自己看过的哪种算法，适合这道题目。
魏莱对数学算法的了解程度不够，所以暂时也没有想到好办法。
周天星见二人一个沉思，一个没辙，便再次将讨论的主导权抢了过来。
“既然现在没辙，不如我们试试最简单的办法，用软件提取的灰度得到最直接的杆长数据，然后用最简单的图像比例对应关系，得到影长数据。”
图像的比例对应，即在每章图像中旗杆和影子的两端做点，根据长度关系得到杆长和影长的比例关系。
这种方法最直接也是最笨的办法，但带来的最大麻烦便是选点时可能因像素点的偏差带来精度的缺失。
不过使用起来也最为迅速。
在灰度行列式中遍历寻找最低点和最高点，记录所在行列式的位置，得到旗杆长度的像素点数量，再通过比例尺算得影长。
讲真，最近一直用看书追更，换源切换，朗读音色多，om 安卓苹果均可。
将这组数据代入二三问的模型，瞬间得到数十个可能的计算结果，单个之间的经纬度差距甚至高达一百，可以称得上一句遍布全球。
魏莱对着结果摇了摇头，示意这种方法不行，所有得到的计算结果都和正确答案相距甚远，而且费时费力，对于承载算力的计算机负担太大。
精确，平均，筛检，过滤...
方舟的脑海中正在构建一张临时的，独属于这道题目的思维导图，以这道题目提炼出来的关键点，影子，长度，过滤，预测...等作为树干，在脑海里延伸，扩展，与其相关的知识记忆依附而来。
方舟要做的便是充当园丁，剪去无用的枝丫，留下有用的树叶。
支持向量机，不行，只适合分两类的模型。
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方舟心里感慨，不愧是富婆。
看到对方从门口进来稳健的步伐，周天星的眼神有些发直。
明明昨天还是略微有些晃悠的脚步，今天居然就好的差不多了。
校医院来神医了吗？
没理会陷入怀疑人生的周天星，魏莱径直走到了自己的座位上，看了一眼旁边的方舟。
wink~
略微俏皮又带些感激的眼神似乎在感谢这位老中医，同时在说我会帮你保守秘密。
周天星回过神来，不管怎么说，对方脚好了，这也是一件好事不是吗？
既然是好事，那么自己就更有理由为其庆祝。
将另一杯奶茶稳稳的放在了魏莱的电脑旁，笑着说道：“用这杯奶茶庆祝你身体康复，怎么样？”
“不怎么样。”魏莱看着包装精美的奶茶，脸色一下由晴转阴，将奶茶随手就挪到了方舟的身边。
“给你喝吧。”
这五月的第一杯奶茶刚喝了一半，马上第二杯奶茶就来了。
方舟看了一眼左边脸黑的魏莱，又和右边有些错愕的周天星大眼瞪小眼。
这是啥情况？
我也不知道啊。
眉目之间，方舟真诚的眼神还是获得了周天星的信任。
周天星觉得可能就是对方不喜欢喝奶茶吧，下次换别的，比如雪顶咖啡，冰淇淋这些试试，对了还有德芙新款的奶油巧克力，女生不是都喜欢吃这些东西。
在周天星对着电脑发呆的同时，方舟用余光看到，魏莱从卫衣的口袋里拿出了一块菠萝味的糖果，撕开包装塞进了嘴里。
方舟承认，自己的心脏在某一瞬间可能多跳动了一下。
接下来便正式开始了第三天的讨论。
经过前一天的思考，众人对第四问的解题思路是明确了的，从视频里提取影长，用影长代入问题三和问题四的模型，从而得到影子所在的经纬度和时间。
问题的难点在于，一是如何使从视频提取的数据更为精准，二是如何保证在数据代入前两问的模型后，得到的结果精度是否足够低。
事实上，每一个曾经当过国赛的题目都没有字面看上去那么简单。
每一道题目的四个小问，之间都有密不可分的联系。
前几问的模型做的不够精巧，便会影响后续代入时得到的结果。
方舟正在脑海里不断搜索自己看过的哪种算法，适合这道题目。
魏莱对数学算法的了解程度不够，所以暂时也没有想到好办法。
周天星见二人一个沉思，一个没辙，便再次将讨论的主导权抢了过来。
“既然现在没辙，不如我们试试最简单的办法，用软件提取的灰度得到最直接的杆长数据，然后用最简单的图像比例对应关系，得到影长数据。”
图像的比例对应，即在每章图像中旗杆和影子的两端做点，根据长度关系得到杆长和影长的比例关系。
这种方法最直接也是最笨的办法，但带来的最大麻烦便是选点时可能因像素点的偏差带来精度的缺失。
不过使用起来也最为迅速。
在灰度行列式中遍历寻找最低点和最高点，记录所在行列式的位置，得到旗杆长度的像素点数量，再通过比例尺算得影长。
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将这组数据代入二三问的模型，瞬间得到数十个可能的计算结果，单个之间的经纬度差距甚至高达一百，可以称得上一句遍布全球。
魏莱对着结果摇了摇头，示意这种方法不行，所有得到的计算结果都和正确答案相距甚远，而且费时费力，对于承载算力的计算机负担太大。
精确，平均，筛检，过滤...
方舟的脑海中正在构建一张临时的，独属于这道题目的思维导图，以这道题目提炼出来的关键点，影子，长度，过滤，预测...等作为树干，在脑海里延伸，扩展，与其相关的知识记忆依附而来。
方舟要做的便是充当园丁，剪去无用的枝丫，留下有用的树叶。
支持向量机，不行，只适合分两类的模型。
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