MATLAB中基于CNN与DSP混合架构的视频序列目标动态跟踪系统仿真

资 源 简 介

本项目利用MATLAB结合卷积神经网络（CNN）和数字信号处理（DSP）技术，模拟视频序列中运动目标的实时跟踪。系统通过CNN提取目标特征，结合DSP模块对帧序列进行高效处理，实现精准动态跟踪。

详 情 说 明

基于CNN与DSP混合架构的视频序列目标动态跟踪系统仿真

项目介绍

本项目是一个结合卷积神经网络（CNN）与数字信号处理（DSP）技术的视频目标跟踪系统仿真平台。系统利用CNN强大的特征提取与识别能力进行目标定位，并融合DSP模块（特别是细胞神经网络CNN用于图像预处理）对视频序列进行实时分析与处理。该系统旨在解决复杂场景下（如目标尺度变化、部分遮挡等）的运动目标稳定跟踪问题，输出高精度的跟踪轨迹与性能分析报告。

功能特性

• 混合架构处理：结合CNN的深度特征学习与DSP的高效实时信号处理能力，提升跟踪鲁棒性。
• 复杂场景适应：能够有效处理目标尺度变化、光照条件改变以及短暂遮挡等挑战。
• 多格式输入支持：支持常见的AVI、MP4等视频格式作为输入源。
• 自动化性能评估：系统自动计算跟踪成功率、重叠度等关键指标，并生成处理性能报告。
• 结果可视化：提供带目标边界框标注的视频输出，以及目标运动轨迹、速度变化等分析图表。

使用方法

1. 准备输入：确保拥有待跟踪的视频序列文件，并准备好初始帧的目标边界框坐标信息（格式为[x, y, width, height]）。可根据需要设置视频参数与环境参数。
2. 运行主程序：在满足系统要求的环境下，运行主程序文件。
3. 获取输出：程序运行完毕后，将在指定输出目录生成跟踪结果视频、轨迹数据文件、评估指标报告及分析图表。

系统要求

• 操作系统：Windows 10/11, Linux (Ubuntu 18.04+), macOS (10.14+)
• 软件环境：MATLAB R2020b 或更高版本
• 必要工具包：

* MATLAB Computer Vision Toolbox * MATLAB Deep Learning Toolbox * MATLAB Signal Processing Toolbox

• 硬件建议：

* CPU：Intel i5 或同等性能及以上 * 内存：8GB RAM（推荐16GB或以上，用于处理高分辨率视频） * 显卡：支持CUDA的NVIDIA GPU（可选，用于加速CNN计算）

文件说明

主程序文件集成了系统的核心工作流程与控制逻辑。其主要功能包括：初始化系统参数与视频流读取模块，调用细胞神经网络组件对视频帧进行图像预处理与特征增强，驱动卷积神经网络模型完成运动目标的特征提取与识别定位，协调数字信号处理模块实现目标状态的预测与轨迹关联，执行跟踪性能的实时评估与数据记录，并最终生成包括可视化视频、轨迹数据及分析报告在内的全部输出结果。