MATLAB智能交通系统行人检测与跟踪算法发布

资 源 简 介

本项目基于MATLAB开发，针对智能交通监控场景，实现视频中行人目标的实时检测与多目标持续跟踪。系统可自动识别行人并维持轨迹稳定，适用于交通流量分析与安全监控。

详 情 说 明

智能交通系统行人检测与跟踪算法开发项目

项目介绍

本项目针对智能交通监控场景，开发一套基于视频的行人检测与跟踪系统。系统能够自动识别监控视频中的行人目标，并实现多目标的持续跟踪，适用于城市道路、十字路口、人行横道等复杂交通环境。通过深度学习算法，系统可有效处理不同光照条件（白天/夜晚）下的监控视频，输出准确的检测结果和轨迹信息。

功能特性

• 实时行人检测：基于深度学习算法（如YOLO、Faster R-CNN）实时检测视频帧中的行人目标
• 多目标跟踪：采用先进的多目标跟踪算法（如SORT、DeepSORT）实现行人身份的持续保持
• 轨迹记录与分析：记录每个行人的运动轨迹和位置信息，支持轨迹数据导出
• 遮挡处理能力：优化算法处理复杂场景下的行人遮挡问题
• 可视化输出：生成标注行人边界框的视频文件，并提供实时显示界面
• 统计报告生成：输出检测数量、跟踪成功率等关键性能指标报告

使用方法

1. 准备输入视频文件（支持MP4、AVI、MOV等格式，分辨率不低于640×480）
2. 配置系统参数（检测阈值、跟踪参数等）
3. 运行主程序启动检测与跟踪流程
4. 查看实时处理界面监控运行状态
5. 获取输出结果：

- 标注行人边界框的处理后视频 - 行人轨迹数据文件（含时间戳、位置坐标、目标ID） - 检测统计报告文件

系统要求

• 操作系统：Windows 10/11 或 Linux Ubuntu 16.04+
• Python环境：Python 3.7+
• 深度学习框架：PyTorch 1.7+ 或 TensorFlow 2.4+
• 硬件要求：

- 内存：至少8GB RAM - 显卡：支持CUDA的NVIDIA显卡（推荐GTX 1060以上） - 存储空间：至少2GB可用空间

文件说明

主程序文件作为整个系统的核心控制单元，实现了视频流读取与解码、行人目标检测算法的调用与执行、多目标跟踪的身份关联与轨迹管理、处理结果的可视化渲染与实时显示、输出数据的格式化生成与保存等关键功能，同时负责协调各个模块之间的数据流转与逻辑调度。