基于MATLAB的多目标实时跟踪系统：卡尔曼滤波与数据关联完整实现

资 源 简 介

本项目提供完整的MATLAB多目标跟踪解决方案，集成卡尔曼滤波状态估计和数据关联算法。系统支持视频序列和实时摄像头输入，能够稳定跟踪多个运动目标，有效处理遮挡和目标消失等复杂场景，包含轨迹管理功能。

详 情 说 明

多目标实时跟踪系统 —— 基于卡尔曼滤波与数据关联的完整实现

项目介绍

本项目是一个基于MATLAB的完整多目标跟踪解决方案，集成了目标检测、数据关联、状态估计和轨迹管理等核心模块。系统能够处理视频序列或实时摄像头输入，对画面中多个运动目标进行鲁棒跟踪。通过在遮挡、交叉和短暂消失等复杂场景下保持轨迹连续性，实现稳定平滑的运动轨迹输出。

功能特性

• 智能目标检测：采用高斯混合模型(GMM)进行背景建模，准确提取运动目标
• 最优数据关联：使用匈牙利算法实现检测目标与跟踪轨迹的最优匹配
• 精确状态估计：基于卡尔曼滤波器进行运动预测与轨迹平滑
• 动态轨迹管理：支持轨迹自动初始化、更新维护和终止删除
• 多源输入支持：兼容视频文件、实时摄像头和图像序列输入
• 可视化输出：实时显示跟踪效果，不同颜色标注不同目标ID及运动轨迹
• 数据输出：生成轨迹数据文件、统计报告和结果视频

使用方法

1. 配置输入源：修改参数设置，选择视频文件、摄像头或图像序列输入
2. 调整参数：根据场景需求设置检测灵敏度、跟踪窗口大小等参数
3. 运行系统：执行主程序启动跟踪流程
4. 查看结果：实时观察跟踪效果，程序结束后查看生成的轨迹数据和统计报告

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• 图像处理工具箱
• 计算机视觉工具箱（部分功能可选）
• 图像采集工具箱（摄像头输入时需要）

文件说明

主程序文件实现了系统的核心控制逻辑，包括视频流读取与帧解析、目标检测模块的调度执行、数据关联算法的调用与匹配决策、卡尔曼滤波器的初始化与状态更新循环，以及轨迹生命周期的完整管理功能。同时负责可视化界面的实时渲染更新和多种输出结果的生成与保存。