基于粒子滤波的视觉目标追踪MATLAB仿真系统

资 源 简 介

本项目实现了一个完整的视觉目标追踪仿真系统，利用MATLAB平台结合粒子滤波算法，在视频序列中实时追踪特定目标。系统支持多种目标特征提取和动态场景自适应，通过重采样机制优化跟踪精度。

详 情 说 明

基于粒子滤波的视觉目标追踪仿真系统

项目介绍

本项目实现了一个完整的视觉目标追踪系统，核心算法采用粒子滤波方法。系统能够对视频序列或实时摄像头流中的特定目标进行稳定、准确的实时追踪。通过提取目标的颜色、纹理等特征，结合概率状态估计理论，在连续帧中预测目标位置，并利用重采样机制不断优化跟踪精度。系统具备动态场景适应能力和目标丢失后的重捕获功能，适用于多种复杂跟踪场景。

功能特性

• 实时目标追踪：支持处理视频文件或实时摄像头流，实现对选定目标的连续跟踪。
• 交互式初始化：提供友好的用户界面，通过鼠标交互框选初始目标区域。
• 参数灵活配置：允许用户调整粒子数量（默认500-1000）、系统噪声和观测噪声等关键参数。
• 动态适应与重捕获：能够适应目标外观变化和场景动态，并在目标短暂丢失后尝试重新捕获。
• 全面的结果输出：

- 实时显示带有追踪框和轨迹的可视化界面。 - 记录并输出目标运动轨迹的时间序列坐标数据。 - 提供RMSE（均方根误差）、重叠率等量化评估指标。 - 动态展示粒子分布状态，帮助理解算法运行过程。 - 生成详细的追踪过程数据日志文件。

使用方法

1. 运行系统：启动主程序。
2. 选择输入源：在界面中选择视频文件或启用摄像头作为输入源。
3. 初始化目标：在视频第一帧或实时画面中，用鼠标框选出需要追踪的目标区域。
4. 配置参数：（可选）根据需要调整粒子数、噪声等参数，或直接使用默认值。
5. 开始追踪：确认后系统将自动开始追踪，并实时显示结果。
6. 查看结果：追踪过程中或结束后，可查看运动轨迹、评估指标和粒子分布动画。所有数据将自动保存。

系统要求

– 操作系统：Windows / Linux / macOS – 软件环境：需要安装 MATLAB（建议 R2018a 或更高版本） – 必备工具箱：Image Processing Toolbox, Statistics and Machine Learning Toolbox – 硬件建议：具备摄像头（如需实时采集），推荐配置足够内存以确保大量粒子计算流畅性

文件说明

主程序文件整合了系统的核心流程与控制逻辑。它主要负责初始化系统图形界面，接收并处理用户的输入配置（如视频源选择与目标框选），调用粒子滤波算法的各个核心步骤（包括状态预测、观测更新、权重计算与重采样），实现追踪过程的可视化渲染（绘制目标框、运动轨迹及粒子分布），并对追踪结果进行性能评估与数据记录输出。该文件是整个系统运行的总调度中心。