MATLAB实现的基于帧差分与卡尔曼滤波的多目标运动检测跟踪系统

资 源 简 介

本MATLAB项目通过帧差分法与背景建模提取运动目标，结合形态学优化与卡尔曼滤波预测轨迹，利用匈牙利算法实现多目标匹配与稳定跟踪，适用于视频监控与运动分析场景。

详 情 说 明

基于帧差分与卡尔曼滤波的多目标运动检测与跟踪系统

项目介绍

本项目实现了一套高效、鲁棒的多目标运动检测与跟踪系统。系统核心采用背景建模与帧差分法提取运动目标，并结合卡尔曼滤波器预测目标轨迹，通过匈牙利算法完成多目标间的稳定匹配与关联。该系统可广泛应用于智能视频监控、交通流量统计、行为分析等多个场景，能够有效处理行人、车辆等多类运动目标的实时跟踪任务，并输出详细的轨迹数据与精度分析报告。

功能特性

• 多目标检测与跟踪：能够同时检测并跟踪视频序列中的多个运动目标，并为每个目标分配唯一ID。
• 鲁棒的背景建模：基于高斯混合模型（GMM）进行背景建模与背景差分，有效适应光照变化和动态背景干扰。
• 运动轨迹预测：利用卡尔曼滤波器对目标的运动状态（位置、速度）进行预测与更新，实现平滑、连续的轨迹跟踪。
• 高效数据关联：采用匈牙利算法（Hungarian Algorithm）解决帧间目标匹配问题，确保目标ID在不同帧间的正确关联。
• 结果可视化与分析：提供实时的跟踪过程可视化（绘制目标边界框与运动轨迹），并生成包含MOTA、MOTP等标准指标的检测精度报告。
• 参数灵活可调：支持用户根据具体场景调整检测敏感度、最小目标面积等关键参数，以优化跟踪性能。

使用方法

1. 准备输入：将待分析的标准视频文件（AVI或MP4格式，分辨率不低于640×480）放入指定目录。若需进行精度验证，请准备相应的Ground Truth标注文件（XML格式）。
2. 配置参数：根据实际需求，在程序配置部分修改检测阈值、形态学处理参数、卡尔曼滤波器参数等。
3. 运行系统：执行主程序文件，系统将自动开始处理视频序列。
4. 获取输出：处理完成后，系统将生成以下结果文件：

* 轨迹数据.mat：MAT文件，存储每个目标的ID、位置坐标和速度向量。 * 跟踪结果视频.mp4：MP4格式的可视化视频，叠加了目标的边界框和运动轨迹线。 * 性能报告.pdf：PDF格式的报告，详细列出MOTA、MOTP等评估指标的分析结果。

系统要求

• 操作系统：Windows 10 / 11，或 Linux 发行版（如 Ubuntu 18.04+），或 macOS 10.14+
• 软件环境：MATLAB R2018b 或更高版本
• 必要工具包：Image Processing Toolbox, Computer Vision Toolbox
• 硬件建议：推荐使用4GB以上内存，对于高分辨率或长时视频处理，建议8GB及以上内存。

文件说明

主程序文件作为整个系统的控制核心与执行入口，主要负责调度各项核心算法模块以完成完整的运动目标跟踪流程。其核心功能包括：初始化系统参数与算法模型、读取并逐帧处理输入视频序列、调用背景建模与目标检测模块提取前景目标、管理多目标跟踪器并利用卡尔曼滤波进行状态预测与更新、通过数据关联算法实现目标匹配、执行跟踪结果的可视化渲染、最终输出轨迹数据文件与性能分析报告。