基于Kalman滤波与背景相减的MATLAB目标跟踪预测系统

资 源 简 介

本项目利用MATLAB实现二维视频序列中动态目标的实时跟踪与轨迹预测。系统结合背景相减算法检测移动目标，通过Kalman滤波器优化位置估计，实时显示目标实际位置（绿色标记）与预测轨迹，适用于运动分析与监控场景。

详 情 说 明

基于Kalman滤波与背景相减的目标轨迹跟踪与预测系统

项目介绍

本项目是一个用于二维视频序列中动态目标轨迹跟踪与位置预测的计算机视觉系统。系统通过背景相减算法检测视频中的移动目标，提取目标位置信息后，利用Kalman滤波器进行状态估计和轨迹预测。系统能够实时显示目标的实际位置和预测位置，并进行误差分析，为运动分析和行为预测提供技术支持。

功能特性

• 运动目标检测：采用背景相减技术，有效分离视频序列中的移动目标
• 轨迹跟踪：实时追踪目标的运动轨迹，记录历史位置信息
• 位置预测：基于Kalman滤波算法预测目标在下一帧的出现位置
• 可视化展示：实时显示处理结果（绿色标记实际位置，红色标记预测位置）
• 数据分析：提供目标坐标、预测误差统计、轨迹平滑度指标和准确率分析
• 多格式支持：支持AVI/MP4视频文件输入和实时摄像头视频流处理

使用方法

1. 准备输入视频：确保视频包含明显移动目标且背景相对稳定
2. 运行主程序：启动系统主函数开始处理
3. 参数调整：根据需要调整检测灵敏度和预测参数
4. 查看结果：实时观察目标跟踪效果和预测精度
5. 导出数据：保存处理后的视频文件、轨迹数据表格和分析报告

系统要求

• 操作系统：Windows/Linux/macOS
• 软件环境：MATLAB R2018b或更高版本
• 硬件配置：至少4GB内存，支持OpenGL的显卡
• 依赖工具包：Image Processing Toolbox, Computer Vision Toolbox

文件说明

主程序文件整合了系统完整的数据处理流程，包括视频流读取与初始化、基于背景差分的目标检测与定位、Kalman滤波器状态初始化与参数配置、目标状态的预测与更新校正、实时轨迹可视化与误差分析显示，以及处理结果的数据记录与文件导出功能。该文件作为系统入口，协调各算法模块协同工作，实现从视频输入到分析输出的端到端处理链路。