MATLAB光流场交通监控系统：汽车运动目标检测与跟踪

资 源 简 介

本项目基于MATLAB实现光流场分析算法，可自动检测交通视频中的运动汽车目标，支持多目标跟踪与轨迹分析，适用于智能交通监控场景，具备实时处理能力。

详 情 说 明

基于光流场的交通场景汽车运动目标检测与跟踪系统

项目介绍

本项目是一个基于光流场分析的智能交通监控系统，旨在通过计算机视觉技术自动检测和跟踪交通视频序列中的运动汽车目标。系统通过计算视频帧间的光流场，识别运动目标，并结合多目标跟踪算法持续追踪车辆轨迹，同时分析其运动特征，为交通监控与管理提供数据支持。

功能特性

• 运动目标检测：利用光流场计算（Lucas-Kanade或Horn-Schunck方法）从视频序列中分割出运动的汽车目标。
• 多目标跟踪：采用卡尔曼滤波或粒子滤波等算法对检测到的汽车目标进行稳定、连续的跟踪。
• 运动轨迹分析：实时计算并记录每个目标的运动轨迹、瞬时速度与行驶方向。
• 交通参数统计：输出车流量、平均速度等关键交通参数。
• 可视化界面：实时显示原始视频帧及叠加的检测框、跟踪轨迹与运动信息。
• 异常行为检测（可选）：支持对超速、违章变道等异常行为进行识别与报警。

使用方法

1. 准备输入视频：确保输入视频为avi或mp4格式，分辨率不低于640×480，帧率在25-30fps之间。也可配置RTSP流地址以接入实时摄像头。
2. 运行系统：启动主程序，系统将自动加载视频或视频流，并开始处理。
3. 查看结果：处理过程中，可视化界面将实时显示检测与跟踪效果。处理完成后，系统会生成包含目标位置、轨迹、速度等数据的统计报告。

系统要求

• 操作系统：Windows / Linux / macOS
• 软件环境：MATLAB（推荐R2018a或更高版本）或对应兼容的Python环境（若为Python实现）
• 硬件建议：内存≥8GB；支持OpenCV或相应图像处理库的显卡可提升处理速度

文件说明

主程序文件作为系统的入口与调度核心，主要承担初始化环境、读取输入视频流、调用光流计算模块进行运动目标检测、管理多目标跟踪过程、实现运动轨迹与速度分析、控制可视化界面实时渲染输出结果，并最终生成车流量与平均速度等统计报告的功能。其通过协调各算法模块，确保系统整体流程的连贯与高效执行。