基于深度学习的MATLAB行人阵列智能识别系统

资 源 简 介

本项目采用MATLAB构建了一个高效的行人阵列图像分割系统，通过深度学习技术实现密集行人个体的准确识别与分割，适用于公共安防监控、人群流量统计和无人驾驶环境感知等多个领域。

详 情 说 明

基于深度学习与图像分割的行人阵列智能识别系统

项目介绍

本项目旨在构建一个高效、精准的行人阵列图像分割器，专门用于识别并分割图像或视频中密集排列的行人个体。系统基于先进的深度学习和语义分割技术，可广泛应用于公共安防监控、人群流量统计、无人驾驶环境感知等领域，实现对复杂场景下行人群体的自动、智能分析与处理。

功能特性

• 多格式输入支持：可处理单张RGB图像（JPG/PNG）、图像序列以及实时视频流。
• 高精度分割：采用深度卷积神经网络与先进的语义分割算法（如U-Net、Mask R-CNN），有效分割密集排列的行人。
• 丰富输出结果：生成带有个体颜色掩码的分割图像/视频，并提供包含行人数量、位置坐标等信息的统计报告。
• 可定制化输出：可选输出分割置信度分数矩阵及行人边界框标注数据，满足不同分析需求。
• 预处理与后处理优化：集成图像预处理与后处理技术，提升分割效果与系统鲁棒性。

使用方法

1. 环境配置：确保满足下述系统要求，并安装所需的依赖库。
2. 准备输入数据：将待处理的图像、图像序列或视频文件置于指定目录。建议输入分辨率不低于640×480像素，内容为包含密集行人的场景（如都市街景、监控画面）。
3. 运行主程序：执行主程序文件，根据命令行提示或配置文件指定输入源路径、输出目录及所需输出选项。
4. 获取结果：程序运行完成后，在指定输出目录查看分割后的图像/视频、统计报告文件及其他可选数据文件。

系统要求

• 操作系统：Windows 10/11, Linux (Ubuntu 16.04或更高版本)， macOS (10.14或更高版本)
• Python：版本 3.7 或更高
• 深度学习框架：PyTorch 1.7+ 或 TensorFlow 2.4+
• 关键依赖库：OpenCV, NumPy, Matplotlib, Scikit-image, Pandas
• 硬件建议：为获得最佳性能，推荐使用配备NVIDIA GPU（显存≥4GB）及CUDA支持的计算机。

文件说明

项目中的主程序文件承载了系统的核心调度与处理逻辑。其主要功能包括：解析用户的输入参数或配置文件以确定运行模式与数据路径；统筹调度图像预处理、深度学习模型推理、语义分割结果后处理等核心模块；根据用户配置生成并保存包括分割标注图像、统计报告、置信度矩阵在内的多种输出结果；同时负责处理流程中的异常情况，确保系统稳定运行。