MATLAB实现MCMC贝叶斯模型选择的粒子滤波多目标跟踪系统

资 源 简 介

本MATLAB项目开发了一种集成马尔可夫链蒙特卡洛贝叶斯模型选择的粒子滤波算法，通过优化采样与动态模型适配，提升非线性非高斯系统中单目标及多目标跟踪的精度与鲁棒性。

详 情 说 明

基于MCMC贝叶斯模型选择的粒子滤波多目标跟踪与定位系统

项目介绍

本项目实现了一种融合马尔可夫链蒙特卡洛（MCMC）贝叶斯模型选择策略的增强型粒子滤波算法。该算法通过动态调整粒子采样策略与状态转移模型，显著提升对非线性、非高斯系统的跟踪精度。系统支持对单目标及多目标的连续状态估计，适用于视频序列中的动态目标跟踪与定位，尤其在复杂场景下（如遮挡、目标交互）表现优于传统卡尔曼滤波系列方法（EKF/UKF）。

功能特性

• 智能模型选择：采用MCMC贝叶斯模型选择策略，动态优化粒子滤波的状态转移模型
• 多目标跟踪：支持同时对多个目标进行连续状态估计和轨迹跟踪
• 鲁棒性增强：在遮挡、目标交互等复杂场景下仍能保持较高跟踪精度
• 不确定性量化：提供跟踪结果的概率分布和置信度指标
• 可视化输出：生成叠加目标边界框和轨迹的可视化结果
• 多源数据融合：支持视频序列与传感器观测数据的同步输入和处理

使用方法

输入数据准备

• 视频序列：准备AVI、MP4等标准格式的多帧图像数据
• 目标初始状态：提供包含位置、速度等参数的初始估计向量
• 传感器数据（可选）：准备雷达、激光或摄像头观测值（矩阵形式）
• 噪声参数：设置系统过程噪声与观测噪声的统计分布参数

运行流程

1. 配置系统参数和输入数据路径
2. 初始化目标状态和粒子滤波器
3. 运行主算法进行目标跟踪与定位
4. 获取输出结果并进行可视化展示

输出结果

• 目标轨迹估计（位置、速度、加速度等状态向量）
• 跟踪置信度指标和不确定性量化
• 可视化跟踪结果（带边界框和轨迹的视频序列）
• 多目标关联数据和ID分配列表

系统要求

软件环境

• MATLAB R2018b或更高版本
• Image Processing Toolbox
• Statistics and Machine Learning Toolbox

硬件建议

• 内存：8GB以上（处理高分辨率视频建议16GB）
• 处理器：Intel i5或同等性能以上
• 存储空间：1GB以上可用空间

文件说明

主程序文件实现了系统的核心控制逻辑，包含完整的算法流程集成。它负责初始化系统参数，加载输入数据，执行粒子滤波跟踪算法，以及生成最终的结果输出。具体功能包括协调MCMC采样过程、管理粒子集的更新与重采样、进行贝叶斯模型选择决策、处理多目标跟踪关联，并控制可视化结果的生成与展示。