Применение комбинированного подхода с использованием автоэнкодера и фильтра Калмана для обработки изображений: вычислительный эксперимент

В работе исследуется проблема прогнозирования состояния движущихся объектов в условиях переменной среды и воздействия шумов. Для улучшения точности и устойчивости прогнозов предлагается комбинированный метод, объединяющий фильтр Калмана и автоэнкодеры. Фильтр Калмана обеспечивает оценку состояния объекта и фильтрацию данных, в то время как автоэнкодеры извлекают ключевые признаки из изображений объектов. Предлагаемый метод позволяет повысить точность и устойчивость прогнозов, особенно в условиях переменной среды и воздействия шумов.