MATLAB驱动的智能交通行人体实时检测与跟踪系统

资 源 简 介

本MATLAB项目实现了基于视频流的行人体实时检测与跟踪，支持从交通监控摄像头或文件提取视频，通过图像预处理和目标追踪算法，为智能交通系统提供精准的行人运动分析。

详 情 说 明

智能交通系统下基于视频的行人体实时检测与跟踪系统

项目介绍

本项目是一个利用深度学习和计算机视觉技术开发的智能分析系统，专用于处理交通监控场景下的视频数据。系统能够实时地从视频流中自动识别出行人目标，并对其运动轨迹进行持续、稳定的跟踪。通过结合先进的目标检测与多目标跟踪算法，本系统可为智能交通管理、公共安全监控等领域提供准确的行人运动数据和分析结果，支持如人流统计、异常行为预警等高级应用。

功能特性

• 实时视频流处理：支持接入实时RTSP监控流或处理本地存储的MP4/AVI等格式视频文件。
• 高质量图像预处理：集成去噪、图像增强等模块，提升在不同光照条件（白天/夜间）下的分析鲁棒性。
• 精准行人检测：基于深度学习模型（如YOLO系列），实现高精度、高效率的行人目标识别。
• 稳定多目标跟踪：采用SORT/DeepSORT等算法，为每个行人分配唯一ID并持续追踪，形成运动轨迹。
• 实时可视化反馈：在显示画面中实时叠加行人边界框、跟踪ID及运动轨迹。
• 数据统计与分析：实时计算场景内行人数量、估计运动速度与方向等参数。
• 日志记录与异常警报：记录详细跟踪数据，并可配置规则对异常行为（如进入禁行区）发出实时警报。

使用方法

1. 环境配置：确保系统满足下述环境要求，并安装所有必要的依赖库。
2. 参数设置：根据输入视频源（如RTSP流地址或文件路径）和期望的输出方式，修改配置文件中的相应参数。
3. 运行系统：执行主程序文件启动系统。系统将自动初始化模型、连接视频源并开始处理。
4. 查看结果：处理结果将通过图形界面实时显示，同时跟踪数据与统计信息会保存至指定日志文件。
5. 终止运行：在命令行界面或图形界面中按指定按键即可安全退出系统。

系统要求

• 操作系统：Windows 10/11, Linux (Ubuntu 18.04+), macOS (可选)
• Python 版本：3.7 或 3.8
• 深度学习框架：PyTorch >= 1.7 或 TensorFlow >= 2.4
• 关键依赖库：OpenCV, NumPy, (可选)ONNXRuntime, FilterPy, Scikit-learn
• 硬件推荐：

- CPU：多核心处理器（Intel i5 或同等性能以上） - GPU：NVIDIA GPU (推荐显存 >= 4GB) 以加速深度学习推理 - 内存：不低于 8GB RAM

文件说明

主程序文件作为整个系统的调度与控制核心，承担了全流程的集成与管理工作。其主要功能包括：系统运行参数的初始化与解析、视频流输入源的加载与解码、调用图像预处理模块对帧序列进行优化、协调深度学习模型执行行人目标检测、驱动多目标跟踪器完成行人ID分配与轨迹关联、控制图形界面进行实时结果渲染与显示、管理跟踪数据与统计信息的计算与记录、并负责处理用户交互指令以实现系统的平稳启动与退出。