基于多帧差分与GMM的MATLAB动态目标检测与追踪系统

资 源 简 介

本MATLAB项目实现动态前景分离与目标追踪，通过多帧差分技术检测运动目标，结合高斯混合模型进行自适应背景建模，并利用连通域分析与卡尔曼滤波实现稳定目标追踪。适用于视频监控、智能交通等领域。

详 情 说 明

基于多帧差分与高斯混合模型的动态前景分离与目标追踪系统

项目介绍

本项目是一个集运动目标检测、背景建模与目标追踪于一体的视频分析系统。系统通过融合多帧差分技术与高斯混合模型背景建模，实现对动态场景中运动目标的鲁棒检测与连续追踪。结合卡尔曼滤波算法进行轨迹预测与噪声抑制，可有效应对光照变化、背景扰动等复杂场景，适用于智能监控、交通流量分析、行为识别等多种应用场景。

功能特性

• 运动目标检测：采用三帧差分技术识别视频序列中的动态前景元素
• 自适应背景建模：基于高斯混合模型建立背景模型，自动适应光照变化和背景扰动
• 目标追踪与预测：结合连通域分析和卡尔曼滤波实现目标连续追踪与运动轨迹预测
• 智能噪声抑制：应用形态学操作和面积阈值过滤算法消除检测噪声
• 实时处理能力：优化算法结构，支持对视频流的实时分析处理
• 多格式输入支持：兼容视频文件、实时摄像头视频流和图像序列多种输入源
• 可视化分析界面：提供三画面同步显示和完整的分析报告生成功能

使用方法

1. 配置参数：根据需要调整学习率、阈值参数、形态学操作核大小等参数
2. 选择输入源：支持加载视频文件、连接摄像头或指定图像序列文件夹
3. 启动分析：运行主程序开始处理，系统将实时显示分析结果
4. 查看输出：系统自动生成背景图像序列、前景掩码、追踪轨迹可视化视频和统计分析报告

系统要求

• 操作系统：Windows/Linux/macOS
• 软件环境：MATLAB R2018b或更高版本
• 硬件建议：4GB以上内存，支持实时处理的显卡
• 依赖工具箱：图像处理工具箱、计算机视觉工具箱、图像采集工具箱（用于摄像头输入）

文件说明

主程序文件整合了系统的核心处理流程，实现了视频数据读取与初始化、多帧差分运动检测、高斯混合背景建模与更新、运动目标连通域分析与特征提取、卡尔曼滤波目标追踪与轨迹预测、形态学后处理与噪声抑制、多画面实时结果显示与交互控制，以及分析报告与输出文件的生成功能。