基于MATLAB的灰度阈值分割运动车辆检测与跟踪系统

资 源 简 介

本MATLAB项目实现了运动车辆的自动检测与跟踪。通过灰度阈值分割算法提取视频序列中的车辆区域，支持多目标跟踪与轨迹可视化，可实时显示结果并生成统计报告，提供灵活的参数设置界面以优化检测效果。

详 情 说 明

基于灰度阈值分割的运动车辆检测与跟踪系统

项目介绍

本项目是一个基于灰度阈值分割的运动车辆检测与跟踪系统，主要应用于道路监控视频中的车辆自动识别与分析。系统通过图像预处理、阈值分割和连通区域分析等计算机视觉技术，实现对视频序列中运动车辆的准确检测、持续跟踪和轨迹记录。系统特别针对白天场景的道路监控视频进行了优化，能够输出完整的分析报告和可视化结果。

功能特性

• 自动视频处理：支持多种标准视频格式（avi/mp4等）的自动读取和逐帧分离
• 智能阈值分割：采用Otsu阈值分割算法，支持自定义灰度阈值参数优化
• 多目标跟踪：基于连通区域分析技术实现多车辆的实时跟踪与轨迹标记
• 实时结果显示：处理过程中实时显示检测框和跟踪轨迹
• 统计分析报告：生成车辆数量统计、精度评估等详细分析报告
• 参数自定义：提供灵活的阈值参数设置接口，支持算法性能优化

使用方法

1. 准备输入视频：确保视频分辨率不低于320×240像素，建议使用白天道路监控场景
2. 设置参数：可根据需要调整灰度阈值参数，或使用系统自动计算的Otsu阈值
3. 运行系统：启动主程序，系统将自动处理视频并显示实时检测结果
4. 查看输出：处理完成后，系统将生成标注视频、轨迹数据、统计图表和评估报告

系统要求

• 操作系统：Windows/Linux/macOS
• 软件环境：MATLAB R2018a或更高版本
• 硬件要求：4GB以上内存，支持OpenGL的显卡
• 视频输入：标准视频格式（avi/mp4/mov等），分辨率≥320×240

文件说明

主程序文件承载了系统的核心处理流程，包含了视频读取与帧分离、图像灰度化预处理、基于阈值分割的运动区域提取、连通分量分析与车辆目标标记、多目标跟踪与轨迹管理、实时结果显示与标注绘制，以及最终结果数据输出与统计报告生成等完整功能链。该文件通过协调各算法模块实现了从视频输入到分析报告输出的全自动化处理。