基于MATLAB的实时多类别目标检测系统

资 源 简 介

本项目利用MATLAB和预训练深度学习模型，实现从图像或视频流中实时检测多个目标类别。系统能自动识别并定位目标，以边界框、类别标签和置信度评分直观展示检测结果，适用于实时监控和图像分析场景。

详 情 说 明

基于MATLAB的实时多类别目标检测系统

项目介绍

本项目利用MATLAB平台，构建了一个高效的实时多类别目标检测系统。系统基于预训练的深度学习卷积神经网络模型，能够对输入的静态图像或动态视频流进行实时分析，准确识别并定位其中的多个目标类别。系统不仅提供直观的可视化检测结果（包括边界框、类别标签和置信度评分），还能生成结构化的检测数据与详细的文本报告，满足实验记录与数据分析的需求。核心技术涉及深度学习、卷积神经网络以及图像处理与计算机视觉领域。

功能特性

• 多源输入支持：可处理静态图像（JPEG, PNG, BMP等）或视频流（实时摄像头捕捉或本地MP4, AVI文件）。
• 实时多类别检测：利用高性能预训练深度学习模型，对图像中的多种目标进行快速识别与定位。
• 丰富的结果输出：

* 可视化叠加：在原始图像或视频帧上实时绘制带有类别名称和置信度评分的边界框。 * 结构化数据：以MATLAB表格形式提供每个检测目标的精确坐标、类别和置信度信息。 * 详细文本报告：生成TXT或CSV格式的检测总结报告，内容包括目标总数、各类别数量统计及平均置信度。

使用方法

1. 环境准备：确保MATLAB已正确安装，并满足下述系统要求。将项目文件添加到MATLAB路径中。
2. 运行主程序：在MATLAB命令窗口中执行主脚本。
3. 选择输入源：根据程序提示，选择使用摄像头进行实时检测，或指定一个图像/视频文件进行处理。
4. 查看与获取结果：系统将自动显示可视化检测结果。检测完成后，结构化的数据表格和文本报告将保存于指定目录或输出至工作区，供进一步分析使用。

系统要求

• 软件要求：

* MATLAB R2020b 或更高版本。 * MATLAB的深度学习工具箱。 * MATLAB的计算机视觉工具箱。 * （可选，用于GPU加速）并行计算工具箱。

• 硬件建议：

* 推荐使用具有较强计算能力的GPU（如NVIDIA系列，支持CUDA）以提升实时处理性能。 * 足够的内存以支持图像/视频数据的加载与模型运行。

文件说明

主入口文件负责协调整个目标检测流程的执行。它具体实现了系统初始化和参数配置、交互式获取用户指定的输入源（摄像头或文件）、调用预训练的深度神经网络模型对输入数据进行推理分析、将检测结果（边界框、类别、置信度）实时覆盖显示于原画面之上、将检测信息整理为结构化的数据表格，并根据用户需求生成汇总性的文本报告等核心功能。