基于MATLAB的计算机视觉人体动态追踪与移动分析系统

资 源 简 介

该系统利用MATLAB实现实时视频流处理，通过先进的目标检测与跟踪算法自动识别并持续追踪人体目标，分析移动速度、方向及轨迹形态，支持多目标追踪与异常移动检测，适用于行为分析与安防监控场景。

详 情 说 明

基于计算机视觉的人体动态追踪与移动分析系统

项目介绍

本项目是一个基于计算机视觉的人体动态追踪与分析系统，能够对实时视频流中的人体目标进行自动检测、持续追踪和移动行为分析。系统综合运用YOLOv5目标检测、Kalman滤波追踪和光流法分析等先进算法，实现高精度、实时的多目标追踪与移动轨迹分析，并具备异常行为检测能力。

功能特性

核心功能

• 实时人体检测：采用YOLOv5算法快速准确识别视频画面中的人体目标
• 多目标追踪：基于Kalman滤波算法实现对多个目标的持续稳定追踪
• 移动轨迹分析：实时计算运动目标的移动速度、方向角和运动轨迹
• 轨迹可视化：在视频画面中实时显示追踪框和运动轨迹线
• 数据记录导出：保存追踪过程中的时间戳、坐标、速度等关键数据

分析功能

• 移动路径分析：生成运动路径图和轨迹热力图
• 速度变化分析：绘制速度-时间变化曲线图
• 异常行为检测：识别突然加速、异常徘徊、停留超时等异常移动模式
• 实时预警提示：检测到异常行为时立即触发视觉和日志预警

输入输出支持

• 输入源支持：USB摄像头、RTSP视频流、本地视频文件（MP4/AVI/MOV）
• 视频规格：支持640x480至1920x1080分辨率，推荐1280x720，帧率15-30fps
• 输出成果：实时视频显示、CSV格式轨迹数据、分析报告图表、异常行为日志

使用方法

快速启动

1. 确保系统环境满足要求（详见系统要求章节）
2. 安装必要的依赖包：pip install -r requirements.txt
3. 下载YOLOv5预训练权重文件到指定目录
4. 运行主程序：python main.py
5. 根据提示选择视频输入源并设置参数

参数配置

系统启动后可通过命令行参数或配置文件进行设置：

• --source: 指定视频源（摄像头ID、RTSP地址或文件路径）
• --resolution: 设置处理分辨率
• --output-dir: 指定结果输出目录
• --enable-analysis: 启用移动分析功能

实时操作

• 按Q键退出系统
• 按P键暂停/继续处理
• 按S键保存当前帧和分析结果
• 按R键重置追踪器

系统要求

硬件环境

• 处理器：Intel i5及以上或同级别AMD处理器
• 内存：最低8GB，推荐16GB及以上
• 显卡：支持CUDA的NVIDIA显卡（GTX 1060及以上），4GB显存
• 存储空间：至少2GB可用空间

软件环境

• 操作系统：Windows 10/11，Ubuntu 18.04及以上，macOS 10.15及以上
• Python版本：Python 3.8-3.10
• 深度学习框架：PyTorch 1.7及以上
• 必要库：OpenCV 4.5+，NumPy，Pandas，Matplotlib

文件说明

主程序文件实现了系统的核心控制逻辑与功能集成，具体包含以下主要能力：负责初始化视频输入源并配置处理参数；协调目标检测、目标追踪与运动分析三大核心模块的流水线运作；管理多目标追踪状态与轨迹数据的实时更新；实现可视化界面的渲染显示与用户交互响应；控制分析结果的生成输出与异常检测的预警触发；同时处理系统的资源释放与运行状态监控。