OpenCV C++卡尔曼滤波迭代1200次后出现异常预测求助

我使用OpenCV C++实现了基于x、y方向常加速度模型的卡尔曼滤波，滤波器在前1200帧左右表现良好，但之后开始输出极端预测结果。

以下图表展示了Frame 1050之后x、y坐标的预测值与测量值对比，异常点清晰可见：

每帧运行的核心代码如下：

TrackingResult KalmanFilter::Process(TrackingInput& input)
{
    cv::Mat prediction = _kalmanFilter.predict();
    Point2 predictPt(prediction.at<float>(0), prediction.at<float>(1));
    cv::Mat_<float> measurement(2, 1, CV_32F);

    if (input.DetectionResult.FoundBall)
    {
        measurement(0) = input.DetectionResult.BallPosition.x;
        measurement(1) = input.DetectionResult.BallPosition.y;

        cv::Mat estimated = _kalmanFilter.correct(measurement);
        _ballPosition = Point2(estimated.at<float>(0), estimated.at<float>(1));

        return TrackingResult(_ballPosition, predictPt, input);
    }
    else
    {
        return TrackingResult(predictPt, predictPt, input);
    }
}

相关补充信息：

• 代码参考OpenCV官方卡尔曼滤波示例，已按照常加速度模型的要求正确初始化转移矩阵。
• 测试输入常量测量值时，滤波器始终保持稳定；使用相机输入的视频本身无异常。
• 因复现问题需要完整的1200帧位置数据，无法提供最小复现示例，可通过上述图表观察输入数据的异常表现。

恳请各位提供排查思路或解决方案。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Shrey Dixit