MATLAB粒子滤波视频目标跟踪系统

资 源 简 介

该项目提供了一个基于粒子滤波的视频目标跟踪MATLAB实现，支持自定义视频输入，能够实时估计目标运动轨迹。核心功能包括粒子初始化、状态更新和重采样，适用于动态场景分析。

详 情 说 明

基于粒子滤波的视频目标跟踪系统

项目介绍

本项目实现了一个完整的粒子滤波算法框架，专门用于视频序列中的目标跟踪。系统通过先进的概率估计方法，能够对用户指定的目标进行稳定、准确的实时跟踪。该系统结合了状态空间建模、重要性采样和重采样等技术，为视频分析、监控系统和人机交互等领域提供了可靠的解决方案。

功能特性

• 粒子初始化与状态空间建模：建立目标运动的状态空间，初始化粒子群分布
• 重要性采样与重采样机制：实现有效的粒子权重更新和分布优化
• 观测似然度计算：基于目标特征相似性评估粒子质量
• 目标运动模型建立：支持多种运动模型适应不同跟踪场景
• 实时轨迹可视化显示：在视频画面上实时显示跟踪框和运动轨迹
• 多格式视频支持：兼容avi、mp4、mov等常见视频格式
• 交互式目标选择：支持鼠标交互选取或坐标输入初始目标位置
• 性能评估输出：提供RMSE、重叠率等跟踪精度指标

使用方法

1. 准备输入数据：准备待跟踪的视频文件
2. 设定初始位置：通过鼠标交互或坐标输入指定跟踪目标
3. 配置系统参数：设置粒子数量、噪声参数、运动模型等参数
4. 选择特征描述：可选配置颜色直方图、纹理特征等目标特征
5. 运行跟踪系统：启动跟踪过程，实时观察跟踪效果
6. 查看输出结果：获取轨迹坐标数据、精度评估和可视化图表

系统要求

• 操作系统：Windows/Linux/macOS
• 内存：建议4GB以上
• 软件环境：MATLAB R2018a或更高版本
• 存储空间：至少1GB可用空间

文件说明

项目主文件实现了系统的核心调度功能，包括视频数据读取与预处理、跟踪算法参数初始化、粒子滤波主循环执行、实时可视化显示控制以及结果数据输出管理。该文件整合了状态预测、观测更新、重采样等关键模块，负责协调整个跟踪流程的时序逻辑，并生成最终的跟踪性能评估报告。