MATLAB多算法融合目标跟踪系统源码实现

资 源 简 介

本项目提供基于MATLAB的完整目标跟踪系统，集成目标检测、帧间匹配与轨迹优化三大核心模块，支持背景建模、特征匹配与运动预测等多种算法，适用于视频分析及智能监控场景。代码结构清晰，便于二次开发。

详 情 说 明

基于MATLAB的多算法融合目标跟踪系统

项目介绍

本项目实现了一个完整的多算法融合目标跟踪系统，能够对视频流或图像序列中的运动目标进行连续稳定的跟踪。系统采用模块化设计，集成了目标检测、目标匹配和轨迹优化三个核心子函数，支持多种特征提取算法和运动预测模型，提供可视化跟踪结果和量化性能评估。

功能特性

• 多算法融合跟踪：结合特征点检测（SIFT/SURF/ORB）、卡尔曼滤波运动预测和匈牙利算法数据关联
• 灵活输入支持：兼容视频文件（.avi/.mp4格式）和图像序列文件夹两种输入方式
• 智能目标初始化：支持手动框选或自动检测两种初始目标定位方式
• 参数可配置：提供特征类型、搜索区域大小、匹配阈值等关键参数的可调配置
• 多格式输出：生成可视化跟踪视频、轨迹数据文件和性能评估报告

使用方法

基本运行步骤

1. 准备输入数据（视频文件或图像序列文件夹）
2. 配置跟踪参数（如特征类型、检测阈值等）
3. 运行主程序启动跟踪系统
4. 查看生成的跟踪结果和性能报告

参数配置示例

% 设置特征检测算法类型（SIFT/SURF/ORB） params.featureType = 'ORB'; % 定义搜索区域大小（像素） params.searchRadius = 50; % 设置匹配阈值（0-1范围） params.matchingThreshold = 0.7;

系统要求

软件环境

• MATLAB R2018b或更高版本
• Image Processing Toolbox
• Computer Vision Toolbox

硬件建议

• 内存：至少4GB RAM
• 处理器：Intel Core i5或同等性能以上
• 存储空间：500MB可用空间

文件说明

主程序文件整合了目标跟踪系统的完整处理流程，实现了视频/图像数据的读取与预处理、跟踪参数的初始化配置、目标检测与特征提取的核心算法、帧间目标匹配与数据关联的智能处理、运动轨迹的预测优化与平滑校正、跟踪结果的可视化渲染与输出保存，以及最终性能指标的自动计算与报告生成。该文件通过协调各功能模块的协同工作，确保整个跟踪系统的高效稳定运行。