MATLAB智能目标检测与识别系统

资 源 简 介

基于MATLAB开发的智能目标检测系统，集成图像处理与机器学习算法，支持多类别目标实时高精度识别。具备自定义数据集训练、自动标注和准确率可视化功能，适用于安防监控、自动驾驶等多个领域。

详 情 说 明

基于MATLAB的智能目标检测识别系统

项目介绍

本项目是一个基于MATLAB平台开发的智能目标检测识别系统，集成了先进的图像处理与机器学习技术。系统能够实现对多类别目标的高精度实时检测，支持用户自定义训练数据集、自动标注功能，并提供直观的准确率可视化分析工具。适用于计算机视觉、自动驾驶、安防监控等多个领域的研发与应用。

功能特性

• 多类别目标检测：可同时检测图像中的多个不同类别目标。
• 高精度识别：采用优化的卷积神经网络(CNN)模型，确保检测准确性。
• 实时处理：针对性能进行优化，支持对视频流或图像序列的实时分析。
• 自定义训练：允许用户使用自有数据集（支持PASCAL VOC/COCO格式标注）训练专用模型。
• 自动标注：提供辅助工具，可对检测结果进行自动或半自动标注。
• 结果可视化：生成带边界框和类别标签的结果图像，直观展示检测效果。
• 精度评估：自动生成详细评估报告，包括Precision-Recall曲线、平均精度(AP)值等指标。
• 标准化接口：支持常见的图像格式和标注格式，便于集成。

使用方法

1. 环境准备

确保您的MATLAB环境已准备就绪（具体要求见“系统要求”部分）。

2. 快速开始（使用预训练模型进行检测）

1. 启动MATLAB，将当前工作目录设置为项目根目录。
2. 在命令行中运行 main 函数。
3. 根据提示选择模式（例如，选择“检测模式”）。
4. 输入待检测的图像路径（单张图片或文件夹路径）。
5. 系统将处理图像并显示/保存检测结果。

3. 训练自定义模型

1. 准备训练数据集（图像和对应的标注文件）。
2. 运行 main 函数，选择“训练模式”。
3. 指定训练数据和标注文件的路径。
4. 设置训练参数（如迭代次数、学习率等），开始训练。
5. 训练完成后，模型将自动保存。

4. 查看评估报告

在检测或训练任务完成后，系统会生成精度评估报告。报告文件通常保存在项目根目录下的results文件夹中，包含各种评估指标的可视化图表。

系统要求

• 软件要求：

- MATLAB R2020b 或更高版本 - 必要工具包：Image Processing Toolbox, Deep Learning Toolbox, Computer Vision Toolbox

• 硬件建议：

- CPU: Intel i5 或同等性能及以上 - 内存: 8 GB RAM（最低），16 GB 或以上推荐 - GPU: 支持CUDA的NVIDIA GPU（推荐，用于加速训练与检测） - 硬盘空间: 至少1GB可用空间

文件说明

项目的主入口文件封装了系统的核心逻辑与控制流程。其主要功能包括解析用户的输入参数、调度不同的处理模块（如数据加载、图像预处理、模型推断或训练、结果后处理与可视化），并最终协调完成整个目标检测或模型训练任务。具体而言，它负责图像数据的读取与格式校验，调用卷积神经网络进行特征提取与分类，应用非极大值抑制算法优化检测框，生成带有标注的可视化结果图，以及计算并输出精度评估指标。