基于MATLAB的深度学习物体检测与定位系统

资 源 简 介

本项目采用深度学习技术，在MATLAB平台上实现了高效的多目标检测与定位系统。支持自定义目标类别，具备实时处理图像/视频的能力，可输出可视化标注结果及统计数据报告，便于各类应用场景的快速部署与分析。

详 情 说 明

基于深度学习的通用物体检测与定位系统

项目介绍

本项目是一个基于MATLAB开发的通用物体检测与定位工具。它利用先进的深度学习技术，能够对输入图像或视频中的多个目标进行自动识别、分类和精确的位置标定。系统支持用户灵活定义需要检测的目标类别，并具备实时处理能力，可广泛应用于安防监控、自动驾驶、工业质检等多个领域。

功能特性

• 多目标检测：可同时识别并定位图像或视频帧中的多个不同类别的物体。
• 自定义类别：用户可根据自身需求，训练和加载针对特定目标类别的检测模型。
• 双算法支持：集成区域卷积神经网络（R-CNN）与YOLO实时检测算法，兼顾检测精度与速度。
• 实时处理：基于YOLO算法，支持对视频流或摄像头输入进行实时检测与分析。
• 多样化输入：支持JPG、PNG格式的单张或多张图像，以及MP4、AVI格式的视频文件。
• 丰富输出：

1. 带类别标签与置信度边界框的可视化结果图像或视频。 2. 包含目标类别、置信度得分、边界框坐标的详细检测数据表格。 3. 统计报告，汇总各类别目标数量、平均置信度等关键信息。

• 数据增强：集成图像预处理与数据增强技术，旨在提升模型的鲁棒性和检测性能。

使用方法

1. 环境准备：确保您的MATLAB环境满足系统要求（见下文），并安装必要的深度学习工具箱。
2. 模型配置：根据您的检测目标，选择使用预训练模型或加载您自定义训练的R-CNN或YOLO模型。
3. 指定输入：在程序主界面或配置文件中，设置待检测的图像文件路径或视频文件路径。
4. 运行检测：执行主程序，系统将自动处理输入数据。
5. 获取结果：检测完成后，系统将在指定输出目录生成可视化结果、数据表格和统计报告。

系统要求

• 软件平台：MATLAB R2018a 或更高版本。
• 必要工具箱：

- MATLAB Deep Learning Toolbox - MATLAB Computer Vision Toolbox - （若使用GPU加速）Parallel Computing Toolbox

• 硬件建议：

- 内存：不低于 8 GB RAM，处理高分辨率图像或视频时建议 16 GB 或更高。 - 显卡：为获得实时处理性能，强烈推荐使用支持CUDA的NVIDIA GPU（计算能力3.0及以上）。

• 输入数据：图像分辨率建议在 300x300 至 1920x1080 像素范围内。

文件说明

主程序文件集成了整个系统的核心调度与控制功能。它负责初始化检测环境与参数配置，接收并验证用户的输入数据（图像或视频），根据用户选择调用相应的深度学习检测模型（R-CNN或YOLO）进行推理计算，对模型输出的原始结果进行解析与后处理，最终协调生成并保存三类输出成果：可视化标注结果、检测数据明细表格以及汇总统计报告。该文件是启动项目并执行完整检测流程的入口点。