基于MATLAB的深度学习多目标捕食者行为跟踪系统

资 源 简 介

本项目利用MATLAB实现了一整套高效的多目标跟踪算法，能够对捕食者与猎物的实时视频序列进行动态分析和行为预测。系统集成了目标检测、分类及轨迹追踪功能，适用于生物行为学研究场景。

详 情 说 明

基于深度学习的多目标捕食者行为跟踪系统

项目介绍

本项目源自英国萨里大学博士研究，实现了一套完整的捕食者-猎物交互场景的多目标跟踪算法系统。系统通过对视频序列进行实时分析，能够准确识别捕食者与猎物的运动轨迹，并预测其行为模式。该系统整合了先进的深度学习技术和传统计算机视觉算法，为动物行为学研究提供了一套高效的自动化分析工具。

功能特性

• 实时目标检测与分类: 基于YOLOv5实现高效的捕食者与猎物识别
• 多目标运动轨迹跟踪: 结合卡尔曼滤波与匈牙利算法实现稳定跟踪
• 交互行为分析: 分析捕食者与猎物之间的互动关系和行为模式
• 运动模式预测: 基于LSTM模型预测目标的未来运动轨迹
• 可视化输出: 生成带跟踪框和轨迹标记的视频文件
• 数据导出: 输出轨迹数据和行为分析报告

使用方法

输入要求

1. 视频序列: MP4/AVI格式，分辨率不低于720p
2. 模型权重: 预训练的深度学习模型权重文件
3. 配置文件: 包含相机参数、场景尺度等信息的配置文件
4. 可选标注数据: XML/JSON格式，用于模型微调

运行步骤

1. 确保满足系统环境要求
2. 配置场景参数文件
3. 指定输入视频路径和模型权重路径
4. 运行主程序开始分析
5. 查看生成的输出文件和可视化结果

输出成果

• 带跟踪框和ID标记的视频文件
• CSV格式的轨迹数据文件（包含时间戳、目标ID、位置坐标）
• 行为分析报告（捕食成功率、运动模式统计）
• 实时跟踪可视化界面

系统要求

• 操作系统: Windows 10/11, Linux Ubuntu 18.04+, macOS 12+
• Python: 3.8及以上版本
• 深度学习框架: PyTorch 1.9+
• 内存: 至少8GB RAM（推荐16GB）
• 显卡: NVIDIA GPU（推荐RTX 2060及以上，支持CUDA）
• 存储空间: 至少10GB可用空间

文件说明

主程序文件实现了系统的核心控制逻辑，负责协调整个跟踪流程的执行。其主要功能包括：初始化视频流读取模块，加载预训练的深度学习模型权重，配置目标检测与跟踪参数，启动多目标跟踪算法，实时处理视频帧数据，执行行为模式分析与预测，以及管理输出结果的生成与保存。该文件还集成了用户交互界面，支持实时可视化显示和参数调整。