基于MATLAB的多摄像头协同实时多目标跟踪系统

资 源 简 介

该项目利用MATLAB实现了多路视频流并行处理，支持4-8个摄像头同步监控。通过深度学习算法检测并跟踪行人、车辆等目标，建立跨摄像头关联模型，提升安防分析的实时性与准确性。适用于智能监控场景。

详 情 说 明

基于多摄像头协同的实时多目标视频跟踪与安全分析系统

项目介绍

本项目是一个集成了多路视频流处理、深度学习目标检测与多目标跟踪、跨摄像头目标关联以及异常行为分析的综合智能监控系统。系统能够同时对4-8个摄像头进行实时视频分析，自动识别行人、车辆等移动目标，并在多个摄像头视野范围内实现目标的连续跟踪与行为分析，有效提升区域安全监控的自动化水平。

功能特性

• 多路视频并行处理：支持4-8路RTSP视频流实时同步输入与处理
• 高精度目标检测：采用YOLOv4算法实现行人、车辆等多类目标精准识别
• 跨摄像头连续跟踪：基于DeepSORT算法与几何映射技术，实现目标在不同摄像头间的无缝跟踪
• 智能安全预警：根据预设规则（移动速度、停留时间等）自动检测异常行为并触发警报
• 全面可视化展示：提供目标运动轨迹、跨摄像头跟踪路径及统计分析图表

使用方法

1. 系统配置：编辑配置文件，设置摄像头RTSP地址、位置参数及异常行为规则
2. 启动系统：运行主程序文件，系统将自动初始化模型并开始视频流分析
3. 实时监控：通过可视化界面观察目标跟踪效果和系统运行状态
4. 结果查看：系统自动生成跟踪报告、警报日志和统计图表供后续分析

系统要求

硬件环境

• GPU：NVIDIA GTX 1080Ti或更高性能显卡（8GB以上显存）
• 内存：16GB以上
• 处理器：Intel i7或同等性能CPU
• 存储空间：至少50GB可用空间

软件环境

• 操作系统：Ubuntu 18.04/20.04或Windows 10/11
• Python版本：3.7-3.9
• 深度学习框架：TensorFlow 2.4+或PyTorch 1.7+
• 其他依赖：OpenCV 4.0+，NumPy，Pandas等

文件说明

main.m文件作为系统的核心调度程序，主要负责整合项目的各项关键功能模块。其主要能力包括：初始化并管理多个摄像头视频流的并行采集与解码，协调YOLOv4目标检测与DeepSORT跟踪算法的执行流程，处理多摄像头间的目标匹配与轨迹关联逻辑，实施基于规则的安全分析以生成警报，以及控制图形用户界面的渲染更新与结果数据输出。该文件构建了系统运行的主循环，确保实时处理流程的稳定与高效。