基于MATLAB的卡尔曼滤波多目标追踪与轨迹预测系统

资 源 简 介

本项目利用MATLAB实现高效的卡尔曼滤波器，对视频流中的多个运动目标进行实时状态估计与轨迹预测。该系统能有效处理噪声干扰和目标短暂丢失，适用于智能监控和自动驾驶等领域，提供稳定的多目标并行追踪能力。

详 情 说 明

基于卡尔曼滤波的动态物体多目标追踪与轨迹预测系统

项目介绍

本项目实现了基于卡尔曼滤波的动态物体多目标追踪与轨迹预测系统。该系统能够对视频流中的运动目标进行实时状态估计与轨迹预测，有效处理目标追踪过程中的噪声干扰和短暂遮挡问题。通过卡尔曼滤波算法结合目标检测技术，系统可同时追踪多个运动目标，输出精准的位置坐标、速度状态和预测轨迹，适用于智能监控、自动驾驶、人机交互等多种应用场景。

功能特性

• 多目标并行追踪: 支持同时对多个运动目标进行实时追踪和状态估计
• 鲁棒性追踪: 采用卡尔曼滤波算法有效应对测量噪声和目标短暂丢失情况
• 轨迹预测: 基于运动模型预测目标未来运动轨迹
• 实时处理: 支持视频流数据的实时处理和分析
• 状态估计: 输出目标的精确位置、速度向量和追踪置信度
• ID一致性维护: 为每个追踪目标分配唯一ID并保持跨帧一致性

使用方法

输入数据格式

• 视频输入: RGB格式的视频文件或实时视频流
• 初始信息: 目标初始位置和速度向量（可通过YOLO、SSD等目标检测算法提供）

输出数据内容

• 每帧中追踪目标的边界框坐标 (bounding box)
• 目标的速度状态向量
• 轨迹预测数据（未来若干帧的位置预测）
• 目标唯一ID编号
• 追踪置信度得分

运行流程

1. 系统初始化：载入视频流并配置追踪参数
2. 目标检测：获取初始帧中目标的位置信息
3. 卡尔曼滤波初始化：为每个检测到的目标创建追踪器
4. 追踪循环：对后续帧进行目标状态预测与更新
5. 数据输出：实时显示追踪结果并保存追踪数据

系统要求

硬件环境

• CPU: Intel i5及以上或同等性能处理器
• 内存: 8GB RAM及以上
• 存储: 至少1GB可用空间

软件环境

• 操作系统: Windows 10/11, Linux Ubuntu 16.04及以上, macOS 10.14及以上
• MATLAB: R2018b及以上版本
• 必要工具箱: Image Processing Toolbox, Computer Vision Toolbox

文件说明

main.m文件作为系统的主要入口和核心控制模块，承担着系统初始化和流程调度的重要职责。该文件实现了视频流数据的载入与预处理功能，负责整个多目标追踪流程的协调控制，包括目标检测模块的调用、卡尔曼滤波器群的初始化与管理。同时，它执行逐帧的状态预测与更新循环，处理目标的新增、匹配与消亡等生命周期事件，并整合最终的状态估计与轨迹预测结果进行可视化输出与数据保存。