MATLAB视觉与雷达融合的车辆运动识别与速度计算系统

资 源 简 介

该系统基于MATLAB开发，融合摄像头图像和雷达信号，实时识别道路上多种车辆运动模式（如匀速、加速），并精确计算行驶速度。为智能交通分析提供有效的多传感器数据处理解决方案。

详 情 说 明

基于视觉与雷达融合的车辆运动模式识别与速度分析系统

项目介绍

本项目旨在开发一套集成视觉与雷达数据的车辆运动模式识别与速度分析系统。系统通过融合摄像头图像与雷达信号，实时检测并跟踪道路车辆，精确计算其行驶速度，并对车辆的运动模式（如匀速、加速、减速、转向等）进行智能分类。系统支持结果可视化与数据导出，可广泛应用于交通监控、自动驾驶测试、智能交通管理等场景。

功能特性

• 多源传感器数据融合：结合视觉图像与雷达点云信息，提升检测与跟踪的鲁棒性与精度。
• 实时车辆检测与分类：基于计算机视觉技术（如YOLO、HOG+SVM）实现多类型车辆（轿车、卡车、摩托车等）的实时识别。
• 高精度速度计算：利用雷达多普勒效应与视觉跟踪数据，通过卡尔曼滤波等技术融合计算瞬时速度与平均速度。
• 运动模式识别：对车辆的运动状态（匀速、加速、减速、转弯等）进行动态分类与输出。
• 轨迹可视化与数据导出：实时显示车辆跟踪轨迹，并支持将时间戳、位置、速度等数据导出为CSV格式。

使用方法

1. 数据准备：准备摄像头视频流（MP4/AVI格式，≥25fps，分辨率≥720p）与雷达数据（点云或数据矩阵格式）。
2. 系统配置：根据实际传感器参数调整配置文件（如摄像头标定参数、雷达分辨率等）。
3. 运行系统：启动主程序，系统将自动加载数据并开始处理。实时结果将显示在可视化界面中。
4. 结果导出：处理完成后，可通过界面选项导出运动轨迹图表与详细数据文件（CSV格式）。

系统要求

• 操作系统：Windows 10/11、Linux（Ubuntu 18.04+）或 macOS（10.15+）
• 编程环境：MATLAB R2020b 或更高版本
• 必要工具包：计算机视觉工具箱、信号处理工具箱、统计与机器学习工具箱
• 硬件建议：CPU i5及以上，内存≥8GB，GPU（可选，用于加速视觉处理）

文件说明

main.m 作为系统的主入口脚本，负责协调整个数据处理流程。其主要功能包括初始化传感器参数配置、调用图像与雷达数据的读取与预处理模块、执行多目标车辆的检测与跟踪算法、实现视觉与雷达数据的融合计算、完成车辆速度估计与运动模式分类，并最终驱动可视化界面的生成与结果数据的输出。