基于MATLAB的动态目标实时检测与跟踪系统

资 源 简 介

该系统利用MATLAB实现视频流中动态目标的实时检测与跟踪。通过预处理、特征提取和目标检测算法，系统能够自动定位并持续追踪多个移动目标，适用于监控和运动分析等场景。

详 情 说 明

基于MATLAB的动态目标实时检测与跟踪系统

项目介绍

本项目是一个基于MATLAB开发的动态目标实时检测与跟踪系统，能够自动识别并持续跟踪视频中的动态目标物体。系统通过读取视频流数据，采用先进的计算机视觉算法，实现对运动目标的精准检测和稳定跟踪。该系统适用于视频监控、智能交通、运动分析等多种应用场景，能够有效处理目标遮挡、尺度变化等复杂情况。

功能特性

• 多源输入支持：支持视频文件（avi、mp4、mov等格式）和USB摄像头实时视频流两种输入方式
• 智能目标检测：采用背景减除技术，自动分离前景运动目标与静态背景
• 多目标跟踪能力：可同时跟踪多个动态目标，并保持各自的身份标识
• 鲁棒跟踪算法：结合卡尔曼滤波器进行运动预测和均值漂移(Mean Shift)算法实现精确定位
• 复杂场景适应：能够有效处理目标遮挡、尺度变化、光照变化等挑战
• 实时可视化：在视频画面上实时显示目标边界框、ID标签和运动轨迹
• 数据分析功能：提供目标位置、速度、轨迹长度等量化数据输出
• 结果导出：生成分析报告和带有跟踪标记的处理后视频文件

使用方法

基本操作流程

1. 启动系统：运行主程序文件，进入系统主界面
2. 选择输入源：根据需求选择视频文件输入或实时摄像头输入
3. 参数配置：设置目标检测阈值、跟踪区域、采样帧率等参数
4. 开始跟踪：启动检测与跟踪过程，系统将自动识别并跟踪运动目标
5. 查看结果：实时观察跟踪效果，查看生成的分析数据和图表
6. 保存结果：导出跟踪数据、分析报告和处理后的视频文件

参数配置说明

• 检测阈值：调整背景减除的灵敏度，影响目标检测的精确度
• 跟踪区域：限定感兴趣区域，提高处理效率和准确性
• 采样帧率：控制处理帧率，平衡实时性和计算资源消耗

系统要求

硬件要求

• CPU：Intel Core i5或同等性能以上处理器
• 内存：8GB RAM或更高（处理高分辨率视频建议16GB）
• 摄像头：支持USB接口的摄像头（用于实时采集）
• 存储空间：至少1GB可用空间用于程序运行和结果存储

软件要求

• 操作系统：Windows 10/11，macOS 10.14+或Linux Ubuntu 16.04+
• MATLAB版本：R2018b或更高版本
• 必要工具箱：Image Processing Toolbox，Computer Vision Toolbox

文件说明

主程序文件整合了系统的核心功能，包括视频流数据读取与初始化、图形用户界面的创建与管理、目标检测算法的调用与执行、多目标跟踪逻辑的实现、跟踪结果的可视化渲染、运动轨迹数据的实时分析与记录，以及最终处理结果的导出与保存功能。该文件作为系统运行的入口点，协调各个功能模块的协同工作，确保检测与跟踪流程的顺畅执行。