基于MATLAB的多模态信号融合动态目标识别与轨迹预测系统

资 源 简 介

本项目利用MATLAB实现视频图像与雷达信号的多传感器融合处理，通过特征提取与轨迹跟踪算法，精确识别动态目标并预测其运动轨迹，适用于智能监控与自动驾驶场景。

详 情 说 明

基于多模态信号融合的动态目标识别与轨迹预测系统

项目介绍

本项目实现了一个综合处理系统，能够同时分析视频图像序列和雷达信号数据，通过多传感器信息融合技术，实现对运动目标的精确识别、轨迹跟踪和未来位置预测。系统首先对图像进行预处理和特征提取，同时处理雷达的距离-速度信息，然后通过卡尔曼滤波算法进行数据融合，最终输出目标的运动轨迹和预测路径。该系统适用于自动驾驶、智能监控和无人机导航等领域。

功能特性

• 多模态数据融合：同步处理视频图像和雷达信号，实现信息互补
• 动态目标识别：基于计算机视觉技术准确识别运动目标类别和位置
• 轨迹跟踪：使用卡尔曼滤波算法实现目标运动轨迹的平滑跟踪
• 轨迹预测：预测未来5秒内目标位置及置信区间
• 实时可视化：提供直观的图形界面展示跟踪和预测效果
• 性能评估：输出跟踪精度、预测误差等量化指标

使用方法

1. 数据准备：准备符合要求的视频图像序列和雷达信号数据
2. 参数配置：设置相机内参、雷达安装位置、坐标系转换等系统参数
3. 系统运行：启动主程序开始处理流程
4. 结果查看：通过可视化界面观察实时跟踪效果，查看输出数据文件

系统要求

硬件环境

• 处理器：Intel i7或同等性能以上
• 内存：16GB以上
• 显卡：支持CUDA的NVIDIA显卡（推荐RTX 3060以上）
• 存储空间：至少50GB可用空间

软件环境

• 操作系统：Windows 10/11或Ubuntu 18.04以上
• MATLAB：R2020b或更新版本
• 必要工具箱：图像处理工具箱、信号处理工具箱、统计和机器学习工具箱

文件说明

主程序文件作为系统的核心调度单元，承担着整个处理流程的 orchestration 功能。它主要负责初始化传感器参数配置，建立多线程数据采集机制，协调图像处理与雷达信号分析的并行执行时序，实现卡尔曼滤波器的多源数据融合计算，并管理可视化界面的实时更新与结果输出。该文件整合了目标检测、轨迹跟踪、运动预测等关键算法模块，确保系统各组件间的高效协作与数据流转。