基于MATLAB的运动特征行人跟踪系统

资 源 简 介

该MATLAB项目通过分析视频帧间运动特征，实时检测并跟踪道路行人。系统可适应尺度变化与短暂遮挡，支持多目标轨迹生成，并动态显示跟踪框与运动路径。适用于智能监控与行为分析场景。

详 情 说 明

基于运动特征检测的行人跟踪系统

项目介绍

本项目实现了一套从视频流中自动检测并跟踪行人的智能系统。系统通过分析连续视频帧间的运动特征，定位行人目标并建立稳定的运动轨迹。采用背景减除与目标匹配相结合的技术路线，能够有效应对行人尺度变化、短暂遮挡等复杂场景，支持多目标实时跟踪，并输出详细的轨迹数据与性能报告。

功能特性

• 自适应运动检测：基于高斯混合模型的背景减除算法，动态适应光照变化和背景干扰
• 多目标跟踪：同时跟踪多个行人目标，为每个目标分配唯一ID并维持身份一致性
• 轨迹预测与校正：集成卡尔曼滤波器进行运动轨迹预测，提升跟踪稳定性
• 智能特征匹配：结合颜色直方图与轮廓形状特征进行目标重识别，有效处理遮挡重现
• 可配置检测区域：支持用户定义初始检测区域（ROI），提升检测效率
• 多格式输出：实时显示跟踪结果，生成轨迹坐标数据表及稳定性评估报告
• 轨迹可视化：可选生成带轨迹动画覆盖层的视频文件

使用方法

1. 准备输入视频：确保视频格式为MP4或AVI，分辨率在640x480至1920x1080之间，帧率15-30 FPS
2. 配置检测参数：根据需要调整检测区域、灵敏度等参数
3. 运行跟踪系统：启动主程序开始处理视频流
4. 查看输出结果：

- 实时观看带跟踪框的视频显示 - 获取生成的轨迹数据表（CSV格式） - 查看跟踪稳定性评估报告 - 可选生成轨迹动画覆盖视频

系统要求

• 操作系统：Windows 10/11 或 Linux Ubuntu 16.04+
• 软件环境：MATLAB R2018b 或更新版本
• 硬件建议：Intel i5以上处理器，8GB以上内存，支持OpenGL的显卡
• 依赖工具包：Image Processing Toolbox, Computer Vision Toolbox

文件说明

主程序文件整合了系统的核心处理流程，主要承担视频流读取、运动目标检测初始化、行人目标跟踪循环处理、轨迹数据记录与可视化输出等功能。具体实现了背景模型的建立与更新、运动区域提取、目标特征提取与匹配、卡尔曼滤波预测校正、多目标ID管理以及最终结果输出与展示的全链条操作。