基于MATLAB的动态目标检测系统：运动区域与最小外接矩形分析

资 源 简 介

本项目利用MATLAB实现动态目标检测，通过视频序列分析提取运动区域并计算最小外接矩形，可精确识别和定位复杂背景下的多运动目标，适用于智能监控与行为分析场景。

详 情 说 明

基于运动区域与最小外接矩形的动态目标检测系统

项目介绍

本项目是一个动态目标检测系统，通过分析视频序列实现运动目标的自动识别与定位。系统采用背景差分技术提取视频中的运动区域，结合形态学操作进行噪声去除和区域优化，最终通过区域属性分析计算每个运动目标的最小外接矩形，提供精确的目标边界框定位。该系统能够有效处理复杂背景环境下的多目标运动检测任务。

功能特性

• 运动区域提取：采用背景差分法准确分离视频序列中的运动目标
• 噪声处理：运用形态学操作（开运算、闭运算等）消除噪声干扰，优化检测区域
• 目标定位：计算每个运动区域的最小外接矩形，提供精确的边界框坐标
• 多目标支持：能够同时检测和跟踪多个运动目标
• 灵活输入源：支持视频文件（avi、mp4、mov等格式）和实时摄像头流
• 参数可调：提供检测灵敏度阈值、最小目标尺寸等可配置参数
• 多样化输出：生成标注视频、目标坐标数据、运动轨迹和统计报告

使用方法

1. 准备输入源：准备待检测的视频文件或连接摄像头设备
2. 参数配置：根据需要调整检测灵敏度和最小目标尺寸参数
3. 运行检测：启动系统开始目标检测过程
4. 结果获取：系统将输出标注后的视频帧、目标坐标信息及相关统计数据

系统要求

• 操作系统：Windows/Linux/macOS
• 运行环境：MATLAB R2018b或更高版本
• 硬件建议：至少4GB内存，支持摄像头接口（如需实时检测）

文件说明

主程序文件整合了系统的核心处理流程，包括视频数据的读取与初始化、背景模型的建立与更新、运动区域的差分提取、形态学滤波去噪处理、连通区域的分析识别、最小外接矩形的计算生成、目标运动轨迹的跟踪记录以及最终结果的可视化输出与数据保存。