基于MATLAB的运动目标实时跟踪与轨迹分析系统

资 源 简 介

本MATLAB项目利用计算机视觉技术，实现对视频序列中运动目标的自动检测、跟踪与轨迹分析。系统支持多目标实时跟踪，记录运动轨迹并生成分析结果，适用于监控、科研等场景。

详 情 说 明

运动目标实时跟踪与轨迹分析系统

项目介绍

本项目是一个基于计算机视觉的运动目标跟踪与分析系统，旨在实现对视频序列中多运动目标的自动检测、连续跟踪和轨迹参数分析。系统能够处理视频文件、图像序列及实时视频流，并输出详细的轨迹数据与运动分析报告。

功能特性

• 实时目标检测：采用 YOLO 或背景差分法，准确识别视频中的运动目标。
• 多目标跟踪：结合卡尔曼滤波器与匈牙利算法，实现复杂场景下的稳定多目标跟踪。
• 轨迹分析：记录目标的运动路径，并计算速度、加速度等运动参数。
• 可视化输出：生成带跟踪框与轨迹线的视频、二维轨迹图及实时显示界面。
• 灵活输入支持：兼容多种视频格式、图像序列及实时摄像头数据流。

使用方法

1. 准备输入数据：提供MP4/AVI等视频文件、JPEG/PNG图像序列或实时摄像头视频流。
2. 配置参数：根据需要调整目标检测阈值、跟踪器参数等（可选）。
3. 运行系统：执行主程序，系统将自动进行目标检测、跟踪与分析。
4. 获取输出结果：系统将生成标记视频、轨迹坐标数据、运动分析报告及轨迹可视化图。

系统要求

• 操作系统：Windows/Linux/macOS
• Python 环境：Python 3.7 或更高版本
• 关键依赖库：OpenCV、NumPy、Scipy、Matplotlib
• 硬件建议：支持CUDA的GPU（可选，用于加速YOLO检测）
• 输入视频参数：帧率25-60fps，分辨率不低于640×480

文件说明

主程序作为系统的核心调度与执行入口，主要实现了以下关键功能：系统初始化与参数配置、视频流或图像序列的读取与预处理、运动目标的检测与跟踪算法的调度执行、多目标轨迹的关联与记录、运动参数（速度、加速度等）的分析计算，以及最终结果（包括标记视频、数据文件和可视化图表）的生成与展示。