基于MATLAB的C++混合编程实时多目标追踪系统

资 源 简 介

该项目通过C++与MATLAB混合编程实现高效实时多目标追踪，支持视频流输入，集成图像处理与机器学习算法，具备高鲁棒性与动态轨迹跟踪能力。

详 情 说 明

混合编程实时多目标追踪系统（C++/MATLAB Hybrid Real-time Object Tracking System）

项目介绍

本项目是一个基于C++与MATLAB混合编程技术构建的高性能实时多目标追踪系统。系统能够处理来自摄像头、视频文件或网络流的视频输入，自动或手动初始化多个追踪目标，并在复杂场景下（如光照变化、遮挡、目标形变）稳定地跟踪其运动轨迹。通过结合图像处理、机器学习与优化算法，实现了高效、鲁棒的追踪性能。

功能特性

• 多源输入支持：兼容USB摄像头、RTSP视频流、本地视频文件等多种输入源。
• 灵活目标初始化：支持用户手动框选或通过预设特征模板自动检测目标。
• 混合编程优化：利用C++（OpenCV）处理高性能图像计算，通过MATLAB MEX接口集成，兼顾开发效率与执行速度。
• 先进追踪算法：融合SIFT/ORB特征点匹配进行目标重识别，并结合卡尔曼滤波算法进行运动预测，提升追踪稳定性。
• 实时可视化与分析：实时显示带边界框、运动轨迹和置信度的追踪画面，并输出帧率(FPS)、稳定性评分等性能指标。
• 数据记录与警报：记录每个目标的轨迹坐标与时间戳，并在目标丢失时发出警报。

使用方法

1. 环境配置：确保系统中已安装必要的运行环境。
2. 启动系统：运行主程序脚本以启动追踪系统。
3. 选择输入源：根据提示选择摄像头、视频文件或RTSP流作为输入。
4. 初始化目标：在初始帧中，通过鼠标框选或加载预设模板来指定待追踪的目标。
5. 参数配置（可选）：根据需要调整特征匹配阈值、卡尔曼滤波参数等设置。
6. 实时追踪与监控：系统开始自动追踪，可在显示窗口观察结果，并查看控制台输出的性能数据。

系统要求

• 操作系统：Windows 10 / 11 或 Linux (Ubuntu 18.04+)
• MATLAB：版本 R2018b 或更高版本
• 必需工具包：MATLAB Image Processing Toolbox, MATLAB Compiler SDK
• 第三方库：OpenCV (版本 4.2.0 或更高版本)
• 编译器：支持MEX编译的C++编译器（如Microsoft Visual C++）

文件说明

主程序脚本作为整个系统的控制核心和用户交互入口，负责协调全部追踪流程。其主要功能包括：系统初始化与参数配置、视频流捕获与帧读取、调用混合编程模块进行目标检测与追踪、实时可视化显示追踪结果（包括边界框与运动轨迹）、计算并输出性能指标（如帧率与稳定性评分），同时处理追踪数据的记录与目标丢失的警报逻辑。