运动目标检测与跟踪

资 源 简 介

运动目标检测与跟踪

详 情 说 明

运动目标检测与跟踪是计算机视觉领域的经典问题，广泛应用于行人检测、智能交通监控和视频分析等场景。在MATLAB中实现该技术通常结合背景建模、光流法或深度学习的方法来分离运动目标并进行持续跟踪。

### 核心方法 背景减除法：通过建立静态背景模型（如高斯混合模型），将当前帧与背景对比提取运动目标。适合固定摄像头场景，但对光照变化敏感。 光流法：计算相邻帧中像素点的运动矢量，通过聚类分析识别独立运动目标。适用于动态背景，但计算复杂度较高。 深度学习：基于YOLO或Faster R-CNN等模型直接检测目标，再通过Kalman滤波或SORT算法跟踪。需预训练数据，但准确率更高。

### MATLAB实现关键点 数据预处理：实验数据需统一分辨率，可能涉及灰度化或降噪。 参数调优：如背景模型的更新速率、光流的阈值设定，直接影响检测灵敏度。 性能评估：使用精确率-召回率曲线或MOTA指标衡量跟踪效果。

### 应用扩展 行人检测：可结合HOG特征或深度学习模型优化目标分类。 交通监控：统计车流密度或识别违规行为时，需优化多目标跟踪逻辑。 实时性改进：通过MATLAB Coder将算法转为C++提升速度。

该技术的研究难点在于处理遮挡、目标形变及复杂背景干扰，后续可探索多传感器融合或轻量化模型部署。