目标检测和跟踪

资 源 简 介

目标检测和跟踪

详 情 说 明

目标检测和跟踪是计算机视觉中的重要应用，主要用于从视频或图像序列中识别并持续追踪特定目标。在MATLAB平台上实现这一功能，通常涉及以下关键步骤和逻辑：

目标检测 使用背景减除法或深度学习模型（如YOLO、Faster R-CNN）提取前景目标。 对检测到的目标进行形态学处理（如去噪、填充）以优化边界。 通过特征提取（颜色、纹理、轮廓）区分不同目标。

目标跟踪 采用卡尔曼滤波或相关滤波器（如KCF）预测目标下一帧位置。 通过匈牙利算法或IOU匹配解决多目标间的数据关联问题。 实时更新目标特征模板以适应外观变化（如光照、遮挡）。

MATLAB实现要点 利用Computer Vision Toolbox提供的预训练模型或基础函数（如`vision.ForegroundDetector`）。 通过时间窗口平滑检测结果，减少抖动。 可视化跟踪轨迹时，需动态更新边界框和标识ID。

README中的操作步骤可能涵盖：数据输入格式（视频/摄像头）、参数配置（检测灵敏度、跟踪丢失阈值）、输出结果保存方式等。这种实现适合学术研究或工业场景中的快速原型验证。