基于MATLAB的时空特征融合视频人体动作智能检测系统

资 源 简 介

本项目利用MATLAB开发，通过提取视频序列的时空特征并融合深度学习算法，实现对行走、跑步、跳跃等人体动作的精准识别与分类，支持实时视频流处理，提升动作检测的智能化水平。

详 情 说 明

基于时空特征融合的视频人体动作智能检测系统

项目介绍

本项目开发了一个能够自动识别和分析视频中人体动作的智能检测系统。系统通过提取视频序列中的时空特征，结合深度学习算法，实现对多种人体动作（如行走、跑步、跳跃等）的精准识别和分类。系统支持实时视频流处理和离线视频文件分析，可广泛应用于安防监控、体育分析、人机交互等领域。

功能特性

• 多格式视频支持：支持MP4、AVI、MOV等常见视频格式
• 宽范围分辨率适配：支持1280×720至3840×2160多种分辨率
• 灵活输入源：支持摄像头实时流处理和本地视频文件分析
• 高精度动作识别：采用3D卷积神经网络提取时空特征，结合LSTM/GRU进行时序建模
• 多尺度特征融合：利用金字塔特征网络提升检测精度
• 丰富输出结果：提供动作检测框、分类标签、时序分析报告和可视化视频

使用方法

实时视频流处理

1. 连接摄像头设备
2. 运行主程序
3. 系统将实时显示检测结果和分析数据

离线视频文件分析

1. 准备待分析的视频文件
2. 指定输入文件路径
3. 设置输出结果保存位置
4. 启动分析过程
5. 查看生成的检测结果和统计报告

结果导出

• 检测结果可导出为CSV/JSON格式
• 支持生成带标注的分析视频文件
• 可获取动作持续时间、频率等统计信息

系统要求

硬件环境

• GPU：NVIDIA GTX 1060及以上（推荐RTX系列）
• 内存：8GB及以上（推荐16GB）
• 存储空间：至少10GB可用空间

软件环境

• 操作系统：Windows 10/11，Linux Ubuntu 16.04及以上
• Python版本：3.7-3.9
• 深度学习框架：PyTorch 1.8+或TensorFlow 2.4+
• 依赖库：OpenCV，NumPy，Pandas等

文件说明

main.m文件作为系统的主要入口点，承担了核心流程控制功能，实现了视频数据的读取与预处理、时空特征提取算法的调用、人体动作的识别与分类过程管理、检测结果的可视化渲染以及分析报告的生成与输出等关键任务。该文件整合了系统的各个功能模块，确保整个动作检测流程的高效执行。