基于MATLAB的卡尔曼滤波动态目标跟踪系统

资 源 简 介

本项目利用MATLAB实现基于卡尔曼滤波的运动目标跟踪系统，通过目标检测、运动建模和状态预测，实现对视频序列中运动目标的平滑、稳定跟踪。系统能够有效处理目标遮挡和运动不确定性，提升跟踪精度。

详 情 说 明

基于卡尔曼滤波的动态图像目标跟踪系统

项目介绍

本项目是一个基于卡尔曼滤波算法的动态图像目标跟踪系统，旨在实现对视频序列中运动目标的稳定、准确跟踪。系统通过建立目标的运动模型，利用卡尔曼滤波器进行状态预测与测量修正，有效克服视频中的噪声干扰和部分遮挡问题，输出平滑的目标运动轨迹和丰富的分析数据。

功能特性

• 稳定跟踪：采用卡尔曼滤波算法，实现对运动目标的平滑、连续跟踪
• 抗干扰能力强：具备抵抗噪声干扰和应对目标部分遮挡的能力
• 多输入支持：支持视频文件（MP4/AVI格式）和实时摄像头视频流输入
• 灵活初始化：支持手动选择或自动检测方式确定初始帧中的目标位置
• 参数可调：可设置视频帧率、系统噪声和测量噪声协方差等关键参数
• 丰富输出：提供实时跟踪画面、位置坐标序列、速度估计、精度评估和可视化分析

使用方法

1. 准备输入数据：准备待跟踪的视频文件或连接摄像头，确定初始目标位置
2. 参数配置：根据实际场景设置帧率参数和噪声协方差矩阵
3. 运行系统：启动跟踪程序，系统将自动处理视频序列
4. 结果获取：查看实时跟踪画面，获取目标运动数据和评估报告
5. 分析可视化：利用系统生成的可视化图表进行运动轨迹分析

系统要求

• 操作系统：Windows/Linux/macOS
• 编程环境：MATLAB R2018b或更高版本
• 内存要求：至少4GB RAM（建议8GB以上）
• 存储空间：500MB可用空间
• 依赖工具包：Image Processing Toolbox, Computer Vision Toolbox

文件说明

主程序文件作为系统的核心调度单元，承担着整个跟踪流程的组织与执行功能。它负责视频数据的读取与预处理，初始化目标检测与状态参数，构建并运行卡尔曼滤波器进行目标位置预测与更新，同时管理跟踪结果的可视化输出与数据分析。该文件整合了图像处理、运动建模、滤波计算和结果展示等多个模块，确保了跟踪系统的完整工作流程。