基于Meanshift算法的MATLAB视频动态目标实时跟踪系统

资 源 简 介

本MATLAB项目利用Meanshift算法提取目标颜色直方图特征，在视频序列中迭代搜索目标密集区域，实现动态目标的自动定位与连续跟踪。系统具备目标丢失检测能力，自适应尺度变化与部分遮挡，适用于实时监控场景。

详 情 说 明

基于Meanshift算法的视频动态目标实时跟踪系统

项目介绍

本项目实现了一个基于Meanshift算法的动态目标实时跟踪系统。系统通过提取视频序列中目标的颜色直方图特征，利用Meanshift算法在视频帧中迭代搜索目标最密集区域，实现动态目标的自动定位与连续跟踪。系统能够有效处理目标尺度变化和部分遮挡场景，并具备目标丢失自动检测功能，适用于视频文件和实时摄像头流的动态目标跟踪任务。

功能特性

• 颜色直方图特征提取：基于HSV色彩空间提取目标的颜色分布特征，对光照变化具有一定鲁棒性
• Meanshift密度搜索：通过迭代计算巴氏系数寻找目标最密集区域，实现快速定位
• 尺度自适应机制：根据跟踪过程中的目标区域变化动态调整跟踪框尺寸
• 丢失检测与处理：自动检测目标丢失情况，并提供相应的处理策略
• 多输入源支持：兼容视频文件（avi/mp4格式）和实时摄像头流输入
• 结果输出完整：实时显示跟踪过程，保存运动轨迹数据，生成跟踪性能评估报告

使用方法

1. 启动系统：运行主程序文件启动跟踪系统
2. 选择输入源：根据提示选择视频文件或摄像头作为输入源
3. 初始化目标：在初始帧中使用鼠标框选需要跟踪的目标区域
4. 自动跟踪：系统开始自动跟踪目标，实时显示跟踪框和运动轨迹
5. 结果保存：跟踪结束后，系统自动保存轨迹数据和评估报告

系统要求

• 操作系统：Windows/Linux/macOS
• 软件环境：MATLAB R2018b或更高版本
• 硬件要求：支持摄像头设备（如需实时采集）
• 依赖工具包：Image Processing Toolbox

文件说明

main.m文件作为系统的主入口和调度核心，实现了视频流输入处理、目标初始化、Meanshift迭代跟踪循环、跟踪结果可视化以及数据输出等完整功能流程。该文件协调调用各功能模块，处理用户交互，并控制整个跟踪过程的执行逻辑与状态管理。