基于上下文感知的MATLAB目标检测系统

资 源 简 介

本项目使用MATLAB实现智能目标检测，通过分析目标与环境的上下文关系（如空间、尺度和语义关联）显著提升检测精度，有效减少误检，适用于复杂场景下的多目标识别。

详 情 说 明

基于上下文感知的MATLAB目标检测系统

项目介绍

本项目利用MATLAB实现了一个智能目标检测系统，通过分析图像中目标与其周围环境的上下文关系来提升检测精度。系统基于卷积神经网络（CNN）和上下文建模技术，能够识别图像中的多个目标，并利用目标间的空间关系、尺度关系和语义关系等上下文信息，有效减少误检和漏检。适用于自然场景图像分析、监控视频处理等复杂场景下的目标精确定位与分类。

功能特性

• 上下文感知检测：利用目标间的上下文关系提升检测准确性
• 多目标识别：支持图像中多个目标的同时检测与分类
• 自适应图像处理：支持多种RGB图像格式，可自适应调整输入尺寸
• 多样化输出：提供可视化标注图像和结构化检测结果
• 高精度检测：建议输入分辨率448x448像素以上以保证最佳性能

使用方法

1. 准备输入图像：将待检测的JPG、PNG等格式图像放置在指定目录
2. 运行检测系统：执行主程序启动目标检测流程
3. 查看结果：

- 可视化结果：系统生成带有目标边界框的标注图像 - 数据结果：检测结果（类别标签、置信度、边界框坐标）以MATLAB表格或CSV格式保存

系统要求

• MATLAB版本：R2020b或更高版本
• 必要工具箱：

- Deep Learning Toolbox - Computer Vision Toolbox - Image Processing Toolbox

• 硬件建议：4GB以上内存，支持CUDA的GPU（可选，用于加速处理）

文件说明

主程序文件整合了系统的核心处理流程，具体包含以下关键功能：图像数据的读取与预处理，基于卷积神经网络的目标特征提取，上下文关系建模与分析，非极大值抑制处理以优化检测结果，检测结果的可视化渲染，以及结构化数据的输出与保存。该文件作为系统的主要入口，协调各功能模块协同工作，完成从图像输入到结果输出的完整检测流程。